提升法算法（Boosting）和AdaBoost算法

提升法算法（Boosting）和AdaBoost算法

引言：
提升法（Boosting）是一种集成学习方法，通过将多个弱分类器组合成强分类器来提高整体预测性能。其中，AdaBoost（Adaptive Boosting）是提升法算法中最为著名和常用的一种。本文将从提升法算法的基本原理出发，详细介绍AdaBoost算法的工作机制和实现过程，并提供相应的源代码示例。

一、提升法算法基本原理
提升法是一种迭代的学习方法，其核心思想是通过构建一个系列的基分类器，并在每次迭代中关注被前一轮模型错误分类的样本，从而逐步提高整体模型的分类性能。提升法算法的基本流程如下：

1. 初始化训练数据集权重；
2. 迭代进行以下步骤：
   a. 根据当前样本权重训练一个基分类器；
   b. 计算该基分类器在训练数据集上的错误率；
   c. 更新样本权重，对错误分类的样本给予更高的权重；
3. 组合所有基分类器得到最终的强分类器。

二、AdaBoost算法的工作机制
AdaBoost是提升法算法中最为著名和成功的实现之一，其特点是集中关注错误分类的样本，并通过调整样本权重来强调这些样本的重要性。其工作机制如下：

1. 初始化每个样本的权重为相等值；
2. 迭代进行以下步骤：
   a. 根据当前样本权重训练一个基分类器；
   b. 计算该基分类器的错误率；
   c. 计算该基分类器的权重系数，用于调整样本权重；
   d. 更新样本权重，将错误分类的样本的权重增加，正确分类的样本的权重减小；
   e. 根据得到的权重系数和基分类器构建强分类器；
3. 返回最终的强分类器。