Бустинг — ансамблевый метод обучения, при котором модели обучаются последовательно, чтобы более поздние модели фокусировались на исправлении ошибок предыдущих. Он часто используется для снижения смещения и повышения предсказательной способности путем объединения нескольких слабых обучателей в более сильную модель.
A machine learning technique that iteratively combines a set of simple and not very accurate classification models (referred to as "weak classifiers") into a classification model with high accuracy (a "strong classifier") by upweighting the examples that the model is currently misclassifying. See Gradient Boosted Decision Trees? in the Decision Forests course for more information.
In model training: Boosting can refer to data augmentation techniques used to increase the size and diversity of training datasets. This is done by transforming existing examples to create additional, varied examples, which can improve model performance, especially when the original dataset is limited.