Adaboost 算法 python 实现，基分类器采用对数回归分类器，不要使用库函数

Adaboost 是一种集成学习算法，使用多个弱分类器组成一个强分类器。在 Adaboost 中，每个弱分类器都有自己的权重，这些权重表示了它们对最终分类器的贡献。

下面是一个基于对数回归分类器实现 Adaboost 算法的 Python 代码：

import numpy as np

# 对数回归分类器
class LogisticRegression:
    def __init__(self):
        self.w = None
    
    def sigmoid(self, x):
        return 1.0 / (1 + np.exp(-x))
    
    def fit(self, X, y, learning_rate=0.01, n_iters=1000):
        n_samples, n_features = X.shape
        self.w = np.zeros((n_features, 1))
        for i in range(n_iters):
            y_pred = self.sigmoid(X.dot(self.w))
            grad_w = X.T.dot(y_pred - y) / n_samples
            self.w -= learning_rate * grad_w
    
    def predict(self, X):
        y_pred = self.sigmoid(X.dot(self.w))
        return np.round(y_pred)

# Adaboost
class Adaboost:
    def __init__(self, n_estimators=50, learning_rate=1.0):
        self.n_estimators = n_estimators
        self.learning_rate = learning_rate
        self.estimators = []
        self.alphas = []
    
    def fit(self, X, y):
        n_samples = X.shape[0]
        w = np.ones(n_samples) / n_samples
        for i in range(self.n_estimators):
            estimator = LogisticRegression()
            estimator.fit(X, y, learning_rate=self.learning_rate)
            y_pred = estimator.predict(X)
            err = np.sum(w * (y_pred != y))
            alpha = 0.5 * np.log((1 - err) / err)
            w *= np.exp(-alpha * y * y_pred)
            w /= np.sum(w)
            self.estimators.append(estimator)
            self.alphas.append(alpha)
    
    def predict(self, X):
        y_pred = np.zeros(X.shape[0])
        for estimator, alpha in zip(self.estimators, self.alphas):
            y_pred += alpha * estimator.predict(X).ravel()
        return np.sign(y_pred)

这个实现中，我们定义了一个对数回归分类器和一个 Adaboost 类。在对数回归分类器中，我们使用 sigmoid 函数作为激活函数，并使用梯度下降算法来训练模型。

在 Adaboost 类中，我们使用一个列表来存储弱分类器和它们的权重。在训练过程中，我们首先初始化样本权重为相等的值。然后，在每次迭代中，我们训练一个新的基分类器，并计算它的误差。根据误差，我们计算基分类器的权重，并更新样本权重。最后，我们将基分类器和它的权重加入到列表中。

在预测时，我们将所有基分类器的预测结果加权求和，并使用符号函数将结果转换为类别标签。