自适应算法示例,并且解释代码逻辑

以下是一个自适应算法的示例代码：

def adaptive_algorithm(data):
    threshold = 0.5
    weight = 0.5
    prediction = 0
    for i in range(len(data)):
        if i == 0:
            prediction = data[i]
        else:
            error = abs(data[i] - prediction)
            if error > threshold:
                weight = 0.1
            else:
                weight = 0.5
            prediction = weight * data[i] + (1 - weight) * prediction
    return prediction

这个算法的逻辑是这样的：给定一组数据，算法会根据前面的数据来预测下一个数据的值。算法会根据当前数据与前面预测值的误差来调整权重，如果误差大于阈值，权重会变小，否则权重会变大。最终的预测值是当前数据与前面预测值的加权平均。这个算法可以用于时间序列预测等领域。