アンサンブル学習のひとつであるブースティングの一種。
Adaptive Boostingの略。
決定木やロジスティック回帰、サポートベクターマシン（SVM）といった、教師あり学習手法と組み合わせて使用する。
単純なアンサンブル学習より精度が高いといわれている。
分類も回帰も可能。（分類手法・回帰分析手法は何でもOK）

前の弱学習器の誤分類に応じて、データの重みを調整し、次の弱学習器の生成を繰り返すことで、よりよいパフォーマンスを得ることができる。