Adaboost 算法 python 实现，基分类器采用对数回归分类器且要体现出 Adaboost 权值的变化影响，不要使用库函数

Adaboost 是一种集成学习（Ensemble Learning）的方法，通过组合多个弱分类器（Weak Classifier）来提高分类性能。在每一轮迭代中，Adaboost 会为每个样本分配一个权重，然后训练一个基分类器并计算它在样本上的错误率，将错误率作为该基分类器的权值，再根据错误率更新每个样本的权重，使得分类错误的样本得到更高的权重，分类正确的样本得到较低的权重。这样，下一轮训练时，分类错误的样本会得到更高的关注度，从而训练出更加适合这些样本的基分类器。最终，将所有基分类器的结果加权求和，得到最终的分类结果。

下面是 Adaboost 算法的 Python 实现，其中基分类器采用对数回归分类器：

import numpy as np

class Adaboost:
    def __init__(self, n_estimators=50):
        self.n_estimators = n_estimators
        self.estimators = []
        self.estimator_weights = np.zeros(n_estimators)
        self.estimator_errors = np.ones(n_estimators)

    def fit(self, X, y):
        # 初始化样本权重为1/m
        sample_weight = np.ones(len(X)) / len(X)

        for i in range(self.n_estimators):
            # 训练一个对数回归分类器
            estimator = LogisticRegression()
            estimator.fit(X, y, sample_weight)

            # 计算分类器在样本上的错误率
            y_pred = estimator.predict(X)
            error_rate = np.sum(sample_weight * (y_pred != y))

            # 计算分类器的权值
            alpha = 0.5 * np.log((1 - error_rate) / error_rate)
            self.estimator_weights[i] = alpha

            # 更新样本权重
            sample_weight *= np.exp(-alpha * y * y_pred)
            sample_weight /= np.sum(sample_weight)

            self.estimators.append(estimator)
            self.estimator_errors[i] = error_rate

    def predict(self, X):
        predictions = np.zeros(len(X))

        for i in range(self.n_estimators):
            y_pred = self.estimators[i].predict(X)
            predictions += self.estimator_weights[i] * y_pred

        return np.sign(predictions)

在这个实现中，我们使用了 `LogisticRegression` 类来实现对数回归分类器，它的定义如下：

class LogisticRegression:
    def __init__(self, learning_rate=0.1, n_iterations=1000):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.n_iterations = n_iterations
        self.weights = None

    def fit(self, X, y, sample_weight=None):
        if sample_weight is None:
            sample_weight = np.ones(len(X)) / len(X)

        self.weights = np.zeros(X.shape[1])

        for i in range(self.n_iterations):
            y_pred = self.predict(X)
            gradient = np.dot(X.T, sample_weight * (y - y_pred))
            self.weights += self.learning_rate * gradient

    def predict(self, X):
        return np.sign(np.dot(X, self.weights))

这个实现中，我们使用梯度下降法（Gradient Descent）来训练对数回归分类器，其中 `learning_rate` 和 `n_iterations` 分别表示学习率和迭代次数。在训练时，我们可以通过 `sample_weight` 参数来指定每个样本的权重，这个参数在 Adaboost 算法中很重要。