adaboost处理离散数据集效果不好是为什么

AdaBoost 算法的基本分类器是决策树桩，它只能处理离散数据集，而对于连续型特征需要进行离散化。因此，对于离散数据集，AdaBoost 算法可以直接使用，但对于连续数据集，数据需要先进行离散化处理，这可能会导致信息损失，从而影响模型的预测效果。

此外，如果离散数据集的类别数量过多，也会导致 AdaBoost 算法的性能下降。因为 AdaBoost 算法采用的是基于加权的投票方式来决定最终分类结果，当类别数量过多时，每个分类器的分类准确率可能会降低，从而影响整体的预测效果。因此，对于类别数量很多的离散数据集，可以考虑使用其他的分类算法，如随机森林等。