本文详细介绍了AdaBoost算法的工作原理及其Python实现。通过结合多个弱分类器形成强分类器，AdaBoost能有效处理复杂分类任务。文中给出了使用DecisionTreeClassifier作为基础分类器的示例代码，展示了如何训练和应用AdaBoost进行预测。
AdaBoost算法的实现及源代码
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种经典的集成学习算法，用于构建强分类器。它通过将多个弱分类器组合成一个强分类器，能够在处理复杂问题时提供更好的性能。本文将详细介绍AdaBoost算法的实现，并提供相应的Python源代码。
首先，我们需要导入所需的库：
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
接下来，我们定义AdaBoost算法的主要函数：
def adaboost(X, y
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