adaboost集成算法

Adaboost是一种集成学习算法，它能够将多个弱分类器组合成一个强分类器。Adaboost算法的核心思想是通过迭代训练一个弱分类器序列，每次训练都会加强之前的分类器所错分的样本的权重，让这些样本更容易被后续的分类器正确分类。

具体来说，Adaboost算法的训练过程如下：

1. 初始化样本权重，使每个样本的权重相等。

2. 对于每个弱分类器：

a. 在当前样本权重下训练分类器。

b. 计算分类器的错误率。

c. 如果错误率为0，则直接加入强分类器序列，并退出循环。

d. 根据错误率计算分类器的权重。

e. 更新样本权重，将被错误分类样本的权重增加。

3. 将所有弱分类器的权重相加，得到最终的强分类器。

Adaboost算法的优点是能够有效地提高分类准确率，尤其在处理高维数据和噪声数据时表现优异。缺点是对于异常值和噪声敏感，容易过拟合。