adaboost算法的一个简要

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adaboost算法的一个简要

详 情 说 明

Adaboost算法通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，其核心思想是迭代地调整训练样本的权重，使算法在每一轮训练中更加关注之前分类错误的样本。该算法的实现主要包括三个关键步骤：初始化样本权重、训练弱分类器以及更新样本权重。

在初始化阶段，每个样本被赋予相同的权重。随后，算法进入迭代过程。在每一轮迭代中，训练一个弱分类器（如决策树桩），并根据其分类准确率计算该分类器的权重。准确率越高的弱分类器，其在最终集成模型中的话语权越大。

接下来，Adaboost调整样本权重，增加被当前弱分类器错误分类的样本权重，使得下一轮训练更关注这些难样本。经过多轮迭代后，所有弱分类器的预测结果通过加权投票的方式组合，形成最终的强分类器。

通过这种方式，Adaboost能够逐步提升模型性能，尤其适用于处理复杂分类问题。其实现过程直观体现了“关注错误、逐步改进”的机器学习思想。