Adaboost 算法的流程

Adaboost（Adaptive Boosting）算法是一种集成学习方法，它可以将多个弱分类器组合成一个强分类器。其主要思想是在每一轮迭代中针对当前分类器分类错误的样本给予更大的权重，然后训练下一个分类器，不断迭代直到达到预定的迭代次数或达到某个预定的性能指标。

Adaboost算法的具体流程如下：

1. 初始化训练数据集的权值分布，对于有N个样本的训练集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}，初始化每个样本的权值为1/N。

2. 对于T=1,2,...,T（T为迭代次数）执行以下步骤：

a. 根据当前的权值分布，使用弱分类器（比如决策树、神经网络等）对训练集进行学习，得到一个分类器Gm(x)。

b. 计算分类器Gm(x)在训练集上的分类误差率em：

em = sum(wi * I(Gm(xi) != yi)) / sum(wi)

其中，wi为第i个样本的权值，I()为指示函数，当括号内条件成立时，函数值为1，否则为0。

c. 计算分类器Gm(x)的权值αm：

αm = 1/2 * log((1-em)/em)

其中，log为自然对数。

d. 更新样本权值分布，对于第i个样本，其权值更新为：

wi = wi * exp(-αm * yi * Gm(xi)) / Z

其中，Z为归一化因子，使得wi满足权值分布的条件。

e. 得到最终的强分类器：

f(x) = sign(sum(αm * Gm(x)))

其中，sign为符号函数，当括号内的值大于0时，函数值为1，否则为-1。

3. 返回最终的强分类器f(x)。

这就是Adaboost算法的基本流程，通过迭代不断调整样本权值分布，并将多个弱分类器组合成一个强分类器，从而提高分类性能。