Python实现AdaBoost迭代算法

Python实现AdaBoost迭代算法

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，用于提高分类算法的准确性。它通过迭代训练一系列弱分类器，并根据它们的表现进行加权组合，形成一个强分类器。在本文中，我们将使用Python编写代码来实现AdaBoost算法。

首先，让我们导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

接下来，我们定义AdaBoost类：

class AdaBoost:
    def __init__