集成学习：改进的AdaBoost算法

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种经典的集成学习算法，它通过串行训练多个弱分类器，并根据它们的表现进行加权组合，从而构建一个强分类器。然而，为了进一步提升AdaBoost算法的性能，可以对其进行改进。在本文中，我们将介绍一种改进的AdaBoost算法，并提供相应的源代码。

改进的AdaBoost算法主要包括以下步骤：

1. 初始化训练数据权重：对于包含N个样本的训练集，初始时将每个样本的权重设置为1/N。

2. 对于每个迭代轮次t=1,2,…,T，执行以下步骤：

   a. 训练一个弱分类器：使用当前的样本权重训练一个弱分类器，例如决策树、支持向量机等。

   b. 计算分类器的错误率：计算当前分类器在训练集上的错误率。

   c. 计算分类器的权重：根据分类器的错误率计算其权重，错误率越低的分类器获得的权重越高。

   d. 更新样本权重：根据分类器的错误率和权重更新每个样本的权重，被错误分类的样本权重增加，被正确分类的样本权重减少。

3. 输出强分类器：将所有弱分类器的权重进行加权组合，得到最终的强分类器。

下面是改进的AdaBoost算法的Python实现代码：