abstract: Обсуждены идеи сокращения вычислительной сложности обучения и построения классификаторов древовидного типа с использованием усиления подхода, позволяющего снизить ошибку алгоритма обучения, комбинируя классификаторы, вероятность ошибки которых хотя бы немного меньше 1/2. Наиболее распространенной версией алгоритма усиления является AdaBoost.
keywords: классификация, деревья принятия решений, усиление классификаторов, машинное обучение