AdaBoost算法介绍和代码实现

AdaBoost算法介绍和代码实现

算法原理

AdaBoost算法的核心思想是将弱分类器组合成一个强分类器。在每一轮迭代中，AdaBoost会训练一个新的弱分类器并调整每个样本的权重，使得之前分类错误的样本在下一轮迭代中受到更多的关注。最终，AdaBoost将所有弱分类器的预测结果加权求和，得到最终的分类结果。

具体来说，AdaBoost算法的步骤如下：

1. 初始化样本权重：给每个样本赋予相等的权重，即$w_i=1/N$，其中$N$是样本数量。

2. 迭代训练基本分类器：在每个迭代中，使用当前样本权重训练一个基本分类器，并计算该分类器的误差率。误差率定义为分类错误的样本数量除以总样本数量。

3. 计算基本分类器的权重：根据分类器的误差率计算其相应的权重，其中误差率越低的分类器获得的权重越高。具体计算公式为$w_j=\frac{1}{2}\ln (\frac{1-{ϵ}_j}{{ϵ}_j})$，其中ϵj\epsilon_j