Adaboost算法详解

Adaboost（Adaptive Boosting）算法是一种集成学习（ensemble learning）的方法，它能够将多个弱分类器组合成一个强分类器。Adaboost是一种迭代算法，每一轮迭代都会训练一个新的弱分类器，然后将其加入到已有的弱分类器组合中。

下面是Adaboost算法的详细步骤：

1. 初始化样本权重：对于有N个样本的训练集，初始化每个样本的权重为1/N。

2. 对于T个迭代轮数，执行以下步骤：

a. 训练一个弱分类器：使用当前样本权重训练一个弱分类器。

b. 计算分类误差率：计算该分类器在训练集上的分类误差率。

c. 计算分类器权重：计算该分类器的权重，使得分类误差率越小的分类器权重越大。

d. 更新样本权重：根据分类误差率和分类器权重更新样本权重，即分类错误的样本权重会增加，分类正确的样本权重会降低。

3. 得到最终的分类器：将所有弱分类器按照其权重加权求和，得到最终的强分类器。

Adaboost算法的优点是能够在训练过程中自适应地调整样本权重，让分类器关注那些难以分类的样本。它在处理大量数据时也有很好的表现。缺点是对于异常值敏感，因为它在训练过程中会关注那些分类错误的样本。