我要adaboost二分类模型该怎么写

Adaboost（Adaptive Boosting）是一种常用的集成学习算法，它可以将多个弱分类器组合成一个强分类器。下面给出Adaboost二分类模型的基本代码实现：

import numpy as np

class AdaBoost:
    def __init__(self, n_estimators=50, learning_rate=1.0):
        self.n_estimators = n_estimators   # 弱分类器的数量
        self.learning_rate = learning_rate # 学习率
        self.estimators = []                # 弱分类器列表

    def fit(self, X, y):
        # 初始化样本权重
        sample_weight = np.ones(len(X)) / len(X)
        for i in range(self.n_estimators):
            # 创建一个弱分类器
            estimator = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)
            # 使用加权样本拟合弱分类器
            estimator.fit(X, y, sample_weight=sample_weight)
            # 计算弱分类器的误差率
            y_pred = estimator.predict(X)
            error_rate = np.sum(sample_weight * (y_pred != y))
            # 计算弱分类器的权重
            estimator_weight = self.learning_rate * np.log((1 - error_rate) / error_rate)
            # 更新样本权重
            sample_weight *= np.exp(estimator_weight * (y_pred != y))
            sample_weight /= np.sum(sample_weight)
            # 将弱分类器及其权重加入到列表中
            self.estimators.append((estimator, estimator_weight))

    def predict(self, X):
        # 计算所有弱分类器的预测结果
        y_pred = np.zeros(len(X))
        for estimator, estimator_weight in self.estimators:
            y_pred += estimator.predict(X) * estimator_weight
        # 根据预测结果的符号判断类别
        return np.sign(y_pred)

在这个代码实现中，我们使用了决策树作为弱分类器，但也可以使用其他的弱分类器。在fit方法中，我们通过迭代训练多个弱分类器，并根据每个弱分类器的误差率和预测结果的权重来更新样本权重，在每次迭代结束后将弱分类器及其权重加入到列表中。在predict方法中，我们通过对所有弱分类器的预测结果进行加权求和，并根据预测结果的符号判断类别。