对核函数为rbf且参数gamma设为“scale”的情况的SVM使用Adaboost，但是并没有提升正确率，原因是什么

有几个可能的原因导致Adaboost并没有提升SVM在这种情况下的正确率：

1. SVM已经是一个很强大的分类器，可能已经达到了该数据集的最优性能，Adaboost并不能进一步提高它的性能。

2. 核函数为rbf且参数gamma设为“scale”可能并不是最优的选择，可能存在其他更适合的参数组合。在这种情况下，Adaboost可能会进一步降低SVM的性能。

3. Adaboost可能需要更多的弱分类器才能使SVM受益。在这种情况下，可能需要使用更多的迭代次数或更多的弱分类器来使Adaboost能够提高SVM的性能。

4. 数据集可能存在噪声或异常值，这可能会干扰Adaboost的性能。在这种情况下，可能需要对数据进行清洗或使用其他的分类器来处理噪声或异常值。