또한 , 도 4 ( b ) 를 참조 하 면 , 부 스팅 ( Boosting ) 기법 은 복원 랜덤 샘플링 으로 데이터 집합 을 나누 어 학습 시키 는 기법 이 다 . 주어진 데이터 집합 에서 단순 한 조건 을 이용 하 여 약한 분류기 를 선택 한다 . 이 때 약한 분류기 는 한 가지 는 확실 하 게 맞추 는 조건 으로 설계 된다 . 이때 , 혼동 행렬 ( confusion matrix ) 에서 False Positive ( FP ) 나 False Negative ( FN ) 가 최소 인 분류기 가 선택 될 수 있 다 . 또한 , 분류 에 실패 한 데이터 에 가중치 를 부여 하 고 , 이러 한 방법 으로 틀린 영역 에 중복 되 지 않 는 조건 사용 으로 위 과정 을 반복 수행 하 여 일련 의 약한 분류기 를 결합 한 강한 분류기 를 설계 한다 . 즉 , 각 분류 모델 은 직렬 로 처리 되 며 틀린 문제 에 집중 하 여 어려운 문제 를 해결 한다 . 따라서 , 오류 데이터 ( outlier ) 에 민감 하 며 , 과 적 합 ( overfitting ) 문제 를 야기 할 수 있 다 .