本文深入探讨了AdaBoost算法，一种集成学习方法，用于构建强分类器。通过迭代训练弱分类器并调整样本权重，降低分类误差。文章详细阐述了算法步骤，并提供了Python代码实现，展示如何训练、预测并评估AdaBoost分类器的性能。
AdaBoost算法详解及Python实现
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种常用的集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。在本文中，我们将详细介绍AdaBoost算法的原理，并提供Python代码实现。
- 算法原理
AdaBoost算法的核心思想是通过迭代训练一系列的弱分类器，并根据每个分类器的表现对样本进行权重调整，最终将所有分类器的结果进行加权组合得到最终的分类结果。
具体的步骤如下：
（1）初始化训练数据的权重，通常将每个样本的权重初始化为相等值。
（2）迭代训练弱分类器：在每一轮迭代中，根据当前样本权重训练一个弱分类器，并计算分类误差率。
（3）计算弱分类器的权重：根据分类误差率计算当前弱分类器的权重，分类误差率越小的分类器权重越大。
（4）更新样本权重：根据当前分类器的表现更新样本的权重，被错误分类的样本权重增加，被正确分类的样本权重减小。
（5）重复步骤（2）至（4）直到达到指定的迭代次数或分类误差率达到要求。
（6）根据所有弱分类器的权重组合得到最终的分类器。
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