为何adaboost算法中每次放大权重都会使分类错误样本权重的累加达到0.5?

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#adaboost #机器学习

本文探讨Adaboost算法中一个有趣现象：每轮迭代后，分类错误样本的权重累加会更新到0.5。这背后的原因在于若分类错误率等于0.5，则对于二分类问题而言等同于随机猜测；而Adaboost采用的弱学习器通常优于随机猜测，通过不断调整权重提升学习器性能。

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在看adaboost算法示例的时候突然发现一个有趣的现象,每次更新完样本权值之后,分类错误的样本的权值累加都会更新到0.5.我想着可能是因为如果分类错误率为0.5,对于二分类问题来说就相当于随便猜猜了,而这里采用的弱学习器再怎么样也比随便猜猜强吧!于是学习器的性能就得到了提升.但是它是怎么做到的呢?

对分类错误的样本的权重做累加:

 

Roswell_lou
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