AdaBoost算法原理与实验分析
1. 引言
AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应增强）是一种重要的集成学习算法。它的核心思想是通过迭代训练一系列弱分类器（比如简单的决策树），并将它们组合成一个强分类器。AdaBoost的特别之处在于它能够自适应地调整样本的权重，重点关注那些难以分类的样本，从而逐步提升模型的性能。
你可以把AdaBoost想象成一个“不断学习改进”的过程：每次训练一个弱分类器后，它会检查哪些样本被分错了，然后在下一次训练中更加关注这些难分的样本。通过这种方式，AdaBoost能够逐步提高分类的准确性。
2. 算法原理
2.1 基本概念
AdaBoost的核心思想包含三个要点：
- 样本权重：每个样本都有一个权重，反映其重要性。初始时，所有样本的权重是相同的。
- 弱分类器权重：每个弱分类器的性能不同，AdaBoost会根据分类器的表现为其分配一个权重，表现好的分类器在最终模型中会有更大的话语权。
- 迭代更新：在每一轮迭代中&#