标准AdaBoost算法只适用于二分类任务
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种常用的集成学习算法，用于提高分类器的准确性。其基本思想是根据训练数据的分类情况调整分类器权重，从而将若干弱分类器组合成一个强分类器。AdaBoost的步骤如下：
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初始化样本权重：将每个样本的权重初始化为相等值。
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迭代训练弱分类器：通过迭代训练若干个弱分类器，每个弱分类器根据当前样本权重训练出来。
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计算弱分类器的误差率：计算每个弱分类器在训练数据集上的误差率。
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计算弱分类器的权重：根据每个弱分类器的误差率计算其对应的权重，误差率越小的弱分类器权重越大。
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更新样本权重：将分类错误的样本权重加大，分类正确的样本权重减小，从而使下一轮训练更加关注分类错误的样本。
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结合弱分类器：将所有训练好的弱分类器根据其权重结合起来，得到一个强分类器。
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重复步骤2-6：重复步骤2-6，直到达到预设的迭代次数或分类误差达到要求。
总的来说，AdaBoost算法的基本思想是利用多个弱分类器的优点，通过对每个弱分类器的权重进行优化，得到一个最终的强分类器。
这个链接非常详细：https://tangshusen.me/2018/11/18/adaboost/
标签：训练,权重,python,步骤,样本,误差率,分类器,adaboost,AdaBoost From： https://www.cnblogs.com/h694879357/p/17148544.html