基于MK-SVM的AdaBoost的预测模型 伪代码

基于MK-SVM (Modified Kernel Support Vector Machine) 的 AdaBoost 算法是一种集成学习方法，它结合了Adaboost的核心思想和SVM的优势。MK-SVM通过修改传统的核函数，通常是为了适应非线性和复杂的数据分布。以下是基于MK-SVM的AdaBoost预测模型的一个简化版伪代码：

// 初始化：
K = [] // 存储不同弱分类器
w = [1/n] * n // 初始权重向量，n为样本数
T = M // 总迭代次数

for t in range(1, T+1):
    # 计算当前迭代的弱分类器训练集权重
    w_tilde = w * exp(-y * alpha_t)
    
    // 选择最大权重的少数类别作为新样本集
    D_t = select_samples(w_tilde)
    
    // 使用MK-SVM在D_t上拟合新的弱分类器h_t
    h_t = MKSVM.fit(D_t, y[D_t])
    
    // 更新α值
    alpha_t = 0.5 * log((1 - ε) / ε)
    ε = 1 - sum(w_tilde * predict(h_t, X)) // 计算错误率
    
    // 将弱分类器添加到集合K中，并更新总权重
    K.append(h_t)
    w *= (1 - α_t) / (1 - ε)

// 预测阶段
def predict(X_test):
    prediction = []
    for h in K:
        prediction += [h.predict(X_test)]
    return majority_vote(prediction)

// 结果处理函数（假设投票规则为多数决定）
function majority_vote(predictions):
    most_common = max(set(predictions), key=predictions.count)
    return np.array(most_common)

在这个伪代码中，`select_samples()`是一个辅助函数，用于从原始数据集中按权重选择新的训练样本。`ε`是误分类率，`predict()`表示对单个弱分类器的预测。注意实际代码需要引入相应的库和详细实现细节。