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Python实现AdaBoost算法

计算弱分类器误差

 pred_train = models[m].predict(x_train)
 miss = [int(x) for x in (pred_train != y_train)]
 error = np.dot(w, miss)

 计算弱分类器的权重

 theta[m] = 0.5 * np.log((1-error)/error)

更新数据权重

 for i in n_train:
 w[i] = w[i]*np.exp(-theta[m]*y_train[i]*pred_train[i])

正规化权重

 for i in n_train:
 w[i] /= np.sum(w[i])

最终的预测

predict = np.dot(theta, [model[m].predict(x_test) for m in range(M)])

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