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Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器(弱分类器一般选用单层决策树)进行合理的结合,使其成为一个强分类器。
Adaboost一般使用单层决策树作为其弱分类器。单层决策树是决策树的最简化版本,只有一个决策点,也就是说,如果训练数据有多维特征,单层决策树也只能选择其中一维特征来做决策,并且还有一个关键点,决策的阈值也需要考虑。
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