adaboost 弱分类器构成强分类器算法

资 源 简 介

adaboost 弱分类器构成强分类器算法，并作图，分析样本数对性能的影响

详 情 说 明

adaboost 弱分类器构成强分类器算法，并作图，分析样本数对性能的影响。Adaboost 是一种常用的集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器。在算法中，我们可以选择不同的弱分类器，如决策树、支持向量机等，并通过迭代的方式进行权重的调整和错误样本的重点关注。通过作图，我们可以直观地观察到样本数对性能的影响，例如随着样本数的增加，分类器的准确率是否提高，是否存在过拟合等问题。