모델의 예측 능력을 향상시킬 것으로 생각되는 특성들만 선택하고, 이는 차원수를 줄이는 동시에 필요없는 특성들을 고려하지 않음으로써 잠재적으로 수행 시간을 개선
인공신경망이나 서포트 벡터 머신과는 다르게, AdaBoost 훈련 과정은 모델의 예측 능력을 향상시킬 것으로 생각되는 특성들만 선택하고, 이는 차원수를 줄이는 동시에 필요없는 특성들을 고려하지 않음으로써 잠재적으로 수행 시간을 개선시킨다. AdaBoost는 가속화 분류기를 훈련시키는 한 방법을 이르는 말이다. 가속 분류기는 다음과 같은 형태로 표현된다. 이 때, 각 는 객체 를 입력으로 받고, 그 객체가 속한 종류를 나타내는 실수를 돌려주는 약한 학습기이다. 약한 학습기 출력의 부호는 예측된 객체 분류를 나타내고 절대값은 그 분류의 신뢰도를 나타낸다. 비슷하게, -계층 분류기는 샘플이 양성 분류(positive class)에 속한다고 생각되면 양수가 되고, 그렇지 않은 경우 음수가 된다. 각각의 약한 학습기는 훈련 집합의 각각의 샘플에 대해 가설 를 출력으로 생성한다.
에이다부스트가 서포트 벡터 머신과 다른 특징은
에이다부스트