1. AdaBoost算法簡(jiǎn)介

AdaBoost(Adaptive Boosting)是一種經(jīng)典的集成學(xué)習(xí)算法，由Yoav Freund和Robert Schapire提出。它通過(guò)迭代訓(xùn)練一系列的弱分類器，并將這些弱分類器組合成一個(gè)強(qiáng)分類器。算法的核心思想是：對(duì)于被錯(cuò)誤分類的樣本，在下一輪訓(xùn)練中增加其權(quán)重；對(duì)于正確分類的樣本，則降低其權(quán)重。這種自適應(yīng)的權(quán)重調(diào)整機(jī)制使得算法能夠逐步關(guān)注那些難以分類的樣本。

1.1 算法特點(diǎn)

• 自適應(yīng)性強(qiáng)：能夠自動(dòng)調(diào)整樣本權(quán)重
• 適用于多分類問(wèn)題
• 對(duì)異常值敏感，但不易過(guò)擬合
• 弱分類器的性能只需略優(yōu)于隨機(jī)猜測(cè)

2. 環(huán)境準(zhǔn)備

在開始實(shí)現(xiàn)之前，我們需要導(dǎo)入必要的Python庫(kù)：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn