لوجيت بوست

في مجال التعلم الآلي ونظرية التعلم الحسابي ، يعتبر LogitBoost خوارزمية تعزيز صاغها جيروم فريدمان وتريفور هاستي وروبرت تيبشيراني .

تُقدّم الورقة البحثية الأصلية خوارزمية AdaBoost ضمن إطار إحصائي. ^{[ 1 ]} تحديدًا، إذا اعتبرنا AdaBoost نموذجًا جمعيًا معمّمًا ، ثم طبقنا دالة التكلفة للانحدار اللوجستي ، يُمكننا اشتقاق خوارزمية LogitBoost. ^{[ 2 ]}

يمكن اعتبار LogitBoost عملية تحسين محدبة . على وجه التحديد، بالنظر إلى أننا نسعى إلى نموذج إضافي من الشكل

${\displaystyle f=\sum _{t}\alpha _{t}h_{t}}$

تعمل خوارزمية LogitBoost على تقليل الخسارة اللوجستية :

${\displaystyle \sum _{i}\log \left(1+e^{-y_{i}f(x_{i})}\right)}$

• تعزيز التدرج
• شجرة النموذج اللوجستي