SOME模型是一種集成學習模型，其工作原理是通過將多個弱分類器組合成一個強分類器來提高整體預測性能。具體而言，SOME模型采用了boosting的思想，即通過迭代訓練一系列的弱分類器，每個弱分類器都專注于糾正上一輪分類器的錯誤，最終將它們組合起來得到一個更強大的整體分類器。
在每一輪迭代中，SOME模型會根據上一輪分類器的性能調整訓練數據的權重，使得在下一輪訓練中更加關注上一輪分類器錯分的樣本。通過這種方式，SOME模型能夠逐步改進并提高整體分類器的性能，并在最終的整體分類器中獲得更好的泛化能力。
總的來說，SOME模型的工作原理是通過集成多個弱分類器來構建一個更強大的整體分類器，從而提高模型的性能和泛化能力。
