Базовое понимание алгоритма Adaboost

Я новичок в машинном обучении и пытаюсь понять, как работает Adaboost.

Я читал много статей, объясняющих, как Adaboost использует набор из слабых*классификаторов*для создания сильного классификатора . ].

Тем не менее, мне кажется, у меня возникают проблемы с пониманием утверждения, что «Adaboost создает сильный классификатор ».

Когда я посмотрел на реализации Adaboost , я понял, что он «фактически» не создает Strong Classifier, но каким-то образом на ЭТАПЕ ТЕСТИРОВАНИЯ выясняет «как использовать set Слабых классификаторов для получения более точных результатов ", которые, в свою очередь, действуют как сильные классификаторы "Коллективно ".

Таким образом, технически НЕТ ЕДИНОГО СИЛЬНОГО КЛАССИФИКАТОРА , созданного (, но набор слабых классификаторов вместе действует как сильный классификатор).

Пожалуйста, поправьте меня, если я ошибаюсь. Было бы неплохо, если бы кто-нибудь оставил комментарии по этому поводу .