图3 Boosting算法原理图

Boosting算法是一种集成学习的方法，它通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来进行分类。在图3中，我们可以看到Boosting算法的原理图。 首先，我们需要训练一个初始的弱分类器。然后，我们根据这个弱分类器的预测结果来调整样本的权重。如果某个样本被错误分类，那么它的权重就会增加，以便在下一轮训练中得到更多的关注。 接下来，我们使用更新后的权重来训练下一个弱分类器。这个过程会重复进行多次，直到我们得到足够数量的弱分类器。最后，我们将这些弱分类器组合成一个强分类器，用于对新样本进行分类。