自适应提升算法

正义的彬彬侠

在AdaBoost中，分类错误的样本的权重会增大在AdaBoost中，分类错误的样本的权重会增大，这是AdaBoost的核心机制之一。在每一轮迭代中，AdaBoost会根据当前弱分类器的表现，调整每个样本的权重：

正义的彬彬侠

在AdaBoost中每轮训练后，为什么错误分类的样本权重会增大e^2αt倍在 AdaBoost 的每一轮迭代中，样本 i i i 的权重更新公式为： w t + 1 , i = w t , i ⋅ exp ⁡ ( − α t y i G t ( x i ) ) Z t w_{t+1,i} = \frac{w_{t,i} \cdot \exp(-\alpha_t y_i G_t(x_i))}{Z_t} wt+1,i=Ztwt,i⋅exp(−αtyiGt(xi))

Python AdaBoost自适应提升算法自适应提升算法（AdaBoost）是一种元算法，它通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提高分类的准确率。在机器学习领域，AdaBoost因其简单、有效且能处理非平衡数据而广受欢迎。本文将详细介绍AdaBoost的理论知识，并通过Python代码实现该算法，代码结构采用面向对象的设计思想，以展示如何优雅地实现和应用AdaBoost模型。