基于决策树构建adaboost

基于决策树构建AdaBoost的过程如下：

1. 初始化样本权重：将每个样本的权重初始化为相等值，通常为1/n，其中n是样本数量。

2. 对于每个迭代轮次：
a. 构建一个树桩（只有一个根节点和两个叶子节点）来拟合当前样本权重。
b. 计算该树桩的误差，即被错误分类的样本的权重之和。
c. 根据误差计算该树桩的权重，权重越大表示该树桩在最终预测中的重要性越高。
d. 更新样本权重，增加被错误分类的样本的权重，减少被正确分类的样本的权重。
e. 重复步骤a-d，直到达到预设的迭代次数或误差达到一定阈值。

3. 预测过程：对于一个新的样本，将其输入每个树桩，根据树桩的权重和预测结果进行加权投票，最终得到最终的预测结果。

需要注意的是，AdaBoost的每个树桩的权重是不同的，而且后面的树桩会根据前面树桩的错误来进行修正，以提高整体的预测准确性。与随机森林不同，AdaBoost的每棵树都是弱分类器，但通过集成多个弱分类器，可以得到一个强分类器。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [决策树算法之 AdaBoost](https://blog.csdn.net/weixin_43650429/article/details/103902600)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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