Adaboost预测过程

Adaboost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，其预测过程主要包括两个步骤：训练和预测。在训练阶段，算法首先初始化每个训练样本的权重为等值，然后对每个弱分类器进行训练。每个弱分类器的训练都以加权的方式进行，即错误分类的样本会被赋予更高的权重，以便在下一次迭代中得到更多的关注。这个过程会重复进行，直到达到预设的弱分类器数量或者误差率低于某个阈值。在预测阶段，所有的弱分类器根据其权重进行投票，得票最多的类别被选为最终的预测结果。因此，Adaboost通过不断调整样本权重和迭代训练弱分类器，能够逐步提升模型的预测性能。