adaboost的jupyter代码实现

以下是使用Python实现AdaBoost算法的示例代码：

import numpy as np

class AdaBoost:
    def __init__(self, num_classifiers):
        self.num_classifiers = num_classifiers
        self.classifiers = []
        self.alpha = []
        
    def train(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape
        weights = np.full(n_samples, (1 / n_samples))
        
        for i in range(self.num_classifiers):
            clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)
            clf.fit(X, y, sample_weight=weights)
            y_pred = clf.predict(X)
            error = np.sum(weights * (y != y_pred))
            alpha = 0.5 * np.log((1 - error) / error)
            weights *= np.exp(-alpha * y * y_pred)
            weights /= np.sum(weights)
            self.classifiers.append(clf)
            self.alpha.append(alpha)
            
    def predict(self, X):
        predictions = []
        for alpha, clf in zip(self.alpha, self.classifiers):
            predictions.append(alpha * clf.predict(X))
        return np.sign(np.sum(predictions, axis=0))

这个代码实现了一个简单的AdaBoost分类器，使用了sklearn中的DecisionTreeClassifier作为基本分类器。该算法需要指定基本分类器的数量（num_classifiers），并在训练时为每个分类器分配一个权重（alpha），以便对最终分类结果进行加权。在predict函数中，我们对每个分类器的预测结果进行加权，然后对结果进行符号函数处理以得到最终分类结果。