本文详细介绍了AdaBoost算法，它通过迭代训练弱分类器（如决策树）并调整权重构建强分类器。文章提供了Python实现AdaBoost的代码，包括弱分类器的选择、算法实现、模型训练与预测过程，以及最终的模型评估。通过实例展示了如何提高分类任务的准确率。
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种常用的集成学习算法，它通过迭代训练一系列弱分类器，并通过加权投票来构建一个强分类器。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python实现AdaBoost算法，并给出相应的源代码。
弱分类器的选择
在AdaBoost算法中，弱分类器是指比随机猜测稍微好一些的分类器。弱分类器可以是任意的分类算法，如决策树、支持向量机等。在本文中，我们选择决策树作为弱分类器。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
def train_weak_classifier(X, y, weights):
weak_classifier 
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