adaboost伪代码

Adaboost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，它通过组合一系列弱分类器形成一个强大的分类器。以下是Adaboost算法的简单伪代码：

// 初始化
W = {样本权重} (所有样本初始化为相等)
M = {} (存储最终分类器)

for t in 1 to T: // T为最大迭代次数
    // 步骤1: 训练弱分类器
    h_t = train_classifier(W) // 使用数据集和当前权重训练得到弱分类器
    
    // 步骤2: 计算错误率并调整权重
    e_t = error_rate(h_t, W) // 检查弱分类器h_t对样本的预测错误率
    alpha_t = log(1 / e_t - 1) // 计算重要性系数

    // 步骤3: 更新权重
    for i in data indices:
        if predict(h_t, i) == actual_label(i):
            W[i] *= exp(-alpha_t * W[i]) // 如果分类正确，减小权重
        else:
            W[i] *= exp(alpha_t * W[i]) // 否则增加权重

    // 步骤4: 添加到最终模型
    M[t] = alpha_t * h_t

// 返回最终集成模型
return M

在这个过程中，弱分类器的性能不佳会被赋予更高的权重，而性能好的会被赋予较小权重。最后，所有弱分类器按照它们的重要性加权平均，形成更强大的分类器。