基于scikit-learn的adaboost算法

Adaboost算法是一种基于scikit-learn的机器学习算法。它是一种集成学习算法，可以用于二分类或多分类问题。在Adaboost中，每个弱分类器都被赋予一个权重，并且这些分类器的加权和被用作最终的分类器。该算法使用一些数据点来训练初始弱分类器，并把误分类点的权重加重。接下来，他们被用来训练下一个弱分类器。这个过程不断重复，直到达到预定的弱分类器数量或准确率。Adaboost是一种非常有效的算法，特别适用于解决大量数据和复杂特征的问题。