Я смотрел этот урок Youtube видео о AdaBoost: https://www.youtube.com/watch?v=LsK-xG1cLYA. Он привел примеры пней решения, где пень предсказывает, есть ли у пациента болезнь сердца или нет, учитывая некоторые данные. В одном из приведенных им примеров показано, что некоторые из пней решений классифицируют пациента как «страдающих сердечными заболеваниями», а некоторые другие пни решений классифицируют пациентов как «не имеющих сердечных заболеваний» (я показал 2 снимка экрана ниже).
Теперь моя путаница состоит в том, как каждый пень решения принимает решение о наличии у пациента болезни сердца или нет? Это основано на голосовании большинства? Например, на скриншоте решения, показанном ниже, как будет принимать решение о том, есть ли у пациента болезнь сердца или нет, учитывая, что у него болит грудь? Точность любого прогноза примерно одинакова (под примерно равным я имел в виду прогнозирование пациента с сердечно-сосудистыми заболеваниями, если он испытывает боль в груди, в 3 правильных случаях и 2 неправильных случаях, тогда как прогнозирование пациента с отсутствием сердечных заболеваний, если у него грудная клетка боль приводит к 2 правильным случаям и 1 неправильному случаю). Если точность любого из прогнозов примерно одинакова, как решение решит, какой результат прогнозировать?
