Каскадирование бустинга

Юрий12 мая 2012Data Mining0 комментариев

Добрый вечер!
Реализуя алгоритм бустинга , написал модельную задачу.
Создается массив целых чисел (10000 экземпляров).
Весь массив разбивается на 2 класса в соотношении примерно 2:1. Далее реализуется схема описанная у Хайкина усиление с фильтрацией - выбирается 1-й классификатор , который классифицирует разбиение с точностью прогноза примерно 55 % . Далее формируется множество примеров из классифицированных 1-м классификатором 50% верных / 50% неверных результатов, подбирается 2-й классификатор с такой же точностью прогнозов, затем по результатам классификации 2-х первых формируется множество примеров , по которым мнения экспертов расходятся и по этому множеству подбирается 3-й классификатор с такой же точностью прогнозов. Далее получившийся в результате простого голосования 3-х экспертов классификатор становится в описанной схеме 1-м классификаторов - и процесс повторяется до тех пор - пока не кончатся примеры из множества( количество примеров для каждого классификатора-100). Улучшение классификации происходит на первых 2-3 шагах, далее остается примерно на одном и том же уровне ( где то получается 30-35 итераций). Может , я как то неверно понимаю схему каскадирования бустинга - или есть еще какие либо тонкости? Заранее благодарен за ответ.