AdaBoost的算法实现

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种常见的机器学习算法，它可以将多个弱分类器组合起来形成一个强分类器。下面是AdaBoost的算法实现步骤：

1. 初始化训练数据的权值分布，使每个数据点的权值相等。

2. 对于每个弱分类器：

1) 使用当前数据权值分布对训练数据进行训练。

2) 计算分类误差率，即分类错误的样本的权值之和。

3) 计算弱分类器权重，即将分类误差率转化为分类正确率的对数。

4) 更新数据权值分布，即增加分类错误的样本的权值，减少分类正确的样本的权值。

3. 将所有弱分类器组合成一个强分类器，其中每个弱分类器的权重由它的分类正确率决定。

下面是一个简单的AdaBoost算法的Python实现：

import numpy as np

class AdaBoost:
    def __init__(self, n_estimators=50):
        self.n_estimators = n_estimators
        self.classifiers = []
        self.classifier_weights = []

    def fit(self, X, y):
        n_samples = len(X)
        sample_weights = np.ones(n_samples) / n_samples

        for i in range(self.n_estimators):
            classifier = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)
            classifier.fit(X, y, sample_weight=sample_weights)
            y_pred = classifier.predict(X)

            error = np.sum(sample_weights[y_pred != y])
            if error > 0.5:
                break

            classifier_weight = np.log((1 - error) / error)
            sample_weights *= np.exp(classifier_weight * (y_pred != y))
            sample_weights /= np.sum(sample_weights)

            self.classifiers.append(classifier)
            self.classifier_weights.append(classifier_weight)

    def predict(self, X):
        y_pred = np.zeros(len(X))
        for i, classifier in enumerate(self.classifiers):
            y_pred += self.classifier_weights[i] * classifier.predict(X)
        return np.sign(y_pred)

这个实现使用了sklearn库中的决策树分类器作为弱分类器，并在每次迭代中更新数据权值分布和弱分类器权重。最终将所有弱分类器的结果组合成一个强分类器。