Was sind die Herausforderungen beim Boosting?
What are the challenges of boosting?
Nachfolgend sind die üblichen Einschränkungen der Boosting-Modi aufgeführt:
Anfälligkeit für Ausreißerdaten
Boosting-Modelle sind anfällig für Ausreißer oder Datenwerte, die sich vom Rest des Datensatzes unterscheiden. Da jedes Modell versucht, die Fehler des Vorgängermodells zu korrigieren, können Ausreißer die Ergebnisse erheblich verfälschen.
Umsetzung in Echtzeit
Sie könnten es auch als schwierig empfinden, Boosting für die Echtzeit-Implementierung zu verwenden, da der Algorithmus komplexer ist als andere Vorgänge. Boosting-Methoden sind sehr anpassungsfähig – man kann daher eine Vielzahl von Modellparametern verwenden, die sich unmittelbar auf die Leistung des Modells auswirken.
The following are common limitations of boosting modes:
Vulnerability to outlier data
Boosting models are vulnerable to outliers or data values that are different from the rest of the dataset. Because each model attempts to correct the faults of its predecessor, outliers can skew results significantly.
Real-time implementation
You might also find it challenging to use boosting for real-time implementation because the algorithm is more complex than other processes. Boosting methods have high adaptability, so you can use a wide variety of model parameters that immediately affect the model's performance.