Adaboost算法 介绍

Adaboost（Adaptive Boosting，自适应增强）是一种集成学习算法，它可以将多个弱分类器组合成一个强分类器。Adaboost 是一种迭代算法，它通过对训练数据进行加权，使得在前一轮分类错误的样本在后一轮得到更多的关注，从而提高分类器的准确性。

具体来说，Adaboost 算法的步骤如下：

1. 给每个样本赋一个初始权重，通常为均等分布。
2. 训练一个弱分类器，并计算其在训练数据上的错误率。
3. 根据分类器的错误率计算其在最终分类器中的权重，错误率越低的分类器权重越大。
4. 更新训练数据的权重，将分类错误的样本的权重增加，分类正确的样本权重减少。
5. 重复步骤 2-4，直到达到预定的迭代次数或分类器的准确率满足要求。
6. 将所有的弱分类器组合成一个强分类器，通过对所有分类器的权重进行加权得到最终分类结果。

Adaboost 算法的优点是可以提高分类器的准确性，并且不容易出现过拟合的情况。缺点是对噪声和异常值比较敏感，对训练数据的质量要求较高。