AdaBoost的实际算法操作,使用adaboost算法解决一个现实生活中的分类问题

　　如果说和盲人摸象最相似的算法不是不存在的，因为你看不懂算法里的大部分内容，它之所以重要是因为它组合了很多内容，最终目的是把自己组合成最强大的方法来使用。这就是我今天要教大家的AdaBoost算法。它不仅是一个简单的算法，而且是一个具有非常有效的综合学习能力的算法应用。快来了解一下吧~

　　Python实现AdaBoost算法

　　计算弱分类器误差

　　pred_train=models[m]。预测(x火车)

　　miss=[int(x)forxin(pred_train！=y_train)]

　　计算弱分类器的权重

　　[m]=0.5 * NP . log((1-误差)/误差)更新数据权重

　　foriinn_train:

　　w[I]=w[I]* NP . exp(-theta[m]* y _ train[I]* pred _ train[I])正规化权重

　　foriinn_train:

　　最终的预测

　　Predict=np.dot (theta，[模型[m].predict (x _ test) forminrange (m)])直接给你一些简单粗暴的代码示例，演示AdaBoost算法在Python中的实现。看看有没有你想自己找或者之前找的代码例子？如果有，就看两遍加深印象~

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