adaboost原理

Adaboost（Adaptive Boosting）是一种自适应增强算法，它通过集成多个弱决策器来进行决策。其基本原理是通过反复训练多个弱分类器，并根据每个弱分类器的性能对样本进行加权，最终将这些弱分类器组合成一个强分类器。

具体而言，Adaboost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. 在每次训练中，选择一个弱分类器，该分类器的目标是将错误分类的样本的权重调整得较大，正确分类的样本的权重调整得较小。
3. 根据上一步中每个样本的权重得到弱分类器的权重，并使用该弱分类器对训练样本进行分类。
4. 根据分类结果计算出误差率，并根据误差率调整样本的权重，使分类错误的样本权重增加，分类正确的样本权重减少。
5. 重复上述步骤，直到达到预定的迭代次数或者误差率满足要求。
6. 根据弱分类器的权重将它们组合成一个强分类器。

Adaboost的优点是能够通过集成多个弱分类器来提高整体分类性能，同时对弱分类器的训练有很高的灵活性。然而，Adaboost也存在一些缺点，例如对于噪声和异常值比较敏感。