级联分类器

级联分类器是一种集成学习算法，它通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提高分类性能。这些弱分类器通常是比随机猜测稍好一点的模型，如决策树、感知机等。在训练过程中，首先使用第一个弱分类器对数据进行分类，然后将误分类的数据加入到训练集中，再使用第二个弱分类器对这些误分类的数据进行分类，依此类推，直到达到预设的停止条件。最后，将所有弱分类器的预测结果通过投票或加权求和的方式得到最终的分类结果。级联分类器具有较好的泛化能力和较高的准确率，适用于多类别、高维度和不平衡数据集的分类问题。