Weak classifier là gì?

Weak classifier là một mô hình (model) phân loại nhị phân (binary classification) hoạt động tốt hơn một chút so với đoán ngẫu nhiên.

Weak classifier đôi khi được gọi là weak learner hoặc base learner và khái niệm này có thể được khái quát hóa ngoài phân loại nhị phân.

Mặc dù khái niệm weak learner được hiểu rõ trong bối cảnh phân loại nhị phân, nhưng nó có thể được hiểu một cách thông tục là bất kỳ mô hình nào hoạt động tốt hơn một chút so với phương pháp dự đoán ngây thơ.