adaboost分类流程

Adaboost是一种集成学习方法，它通过迭代训练一系列的弱分类器，并将这些弱分类器的结果进行加权融合，最终得到一个强分类器。在每一轮迭代中，首先从数据集中随机抽取一部分样本作为训练集，然后根据当前样本的权重计算出每个弱分类器的得分，选择得分最高的弱分类器作为本轮迭代的结果。接着更新样本的权重，使得之前被错误分类的样本在下一轮迭代中得到更多的关注。最后将所有弱分类器的结果按照权重进行加权融合，得到最终的强分类器。Adaboost具有简单、高效的特点，适用于二分类和多分类问题。