弱い学習器

定義

ランダムな予測（精度50%）よりわずかに良い程度の分類器。ブースティングでは、このような粗末な分類器を繰り返し組み合わせることで、強力な分類器を構築できることが理論的に保証されている。決定株（深さ1の決定木）が代表的な例。