adaboost implementation

AdaBoost分类器的实现

描述

这是针对二类分类问题的 AdaBoost 算法的实现。该算法依次对数据的修改版本应用弱分类。通过增加错误分类观测值的权重，每个弱学习器都会关注前一个学习器的错误。这些预测是通过加权多数投票汇总的。

方法

Adaboost算法：

例子

使用 Hastie (10.2) 数据集，我们可以看到随着迭代次数的增加，错误率显着降低。

参考

• Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman -统计学习的要素