利用Python实现adaboost算法

Adaboost算法（Adaptive Boosting），中文名为自适应增强算法。它是一种用来提高弱分类器准确度的算法，通过训练一个序列的分类器来实现最终分类器的效果。

以下是Python实现adaboost算法的步骤：

1. 初始化数据集的权值分布。权值代表每个数据实例在分类器的训练中的重要程度；

2. 对于每一个弱分类器，根据权值分布使用训练数据集进行训练；

3. 计算每个分类器的错误率，错误率低的分类器被赋予更大的权重，而错误率高的被赋予较小的权重；

4. 使用分类器的权值计算最终的分类器输出结果；

5. 根据分类器输出的结果修改每个数据实例的权值分布，被错误分类的数据实例将会被赋予更高的权值，以便在后续训练中更好的被分离出；

6. 重复步骤2-5，直到达到预设的最大迭代次数或错误率达到需要的精度。

下面是Python中adaboost算法的实现代码，代码会用到numpy和pandas等第三方库：

import numpy as np
import pandas as pd

def adaboost(data, k):

    # 初始化数据集权重列表
    weight = np.ones(len(data))/len(data)

    # 初始化弱分类器个数
    T = k

    # 循环训练每个分类器
    for t in range(T):

        # 训练弱分类器
        model = build_weak_classifier(data, weight)

        # 计算分类器的错误率
        error = np.sum(weight*(model.predict(data.iloc[:,:-1]) != data.iloc[:,-1]))

        # 计算分类器的权重
        alpha = np.log((1 - error) / error) / 2

        # 更新数据集的权重
        weight = weight * np.exp(-alpha * data.iloc[:,-1] * model.predict(data.iloc[:,:-1]))

        # 归一化数据集的权重
        weight = weight / sum(weight)

    return model

def build_weak_classifier(data, weight):

    # 计算每个特征的加权分类误差率
    errors = []
    for j in range(data.shape[1] - 1):
        error = np.sum(weight*(data.iloc[:,j] != data.iloc[:,-1]))
        errors.append(error)

    # 选择具有最小分类误差率的特征
    best_feature = np.argmin(errors)

    # 计算该特征的阈值
    threshold = np.mean(data.iloc[:,best_feature])

    # 构建弱分类器
    def model(x):
        return 1 if x[best_feature] > threshold else -1

    return model

其中，build_weak_classifier函数用来训练一个弱分类器，adaboost函数则循环训练多个弱分类器，并返回最终的分类器。