Adaboost介绍
Adaboost，是英文Adaptive Boosting（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器，同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代数。
Adaboost步骤
- 初始化训练数据的权值分布，如果有N个样本，每个训练样本最开始都被赋予相同权重：1/N。
- 训练弱分类器。具体过程中，如果一个样本被准确分类，那么在构造下一个训练集中，它的权重就被降低；相反，如果某个样本没有被准确分类，那么它的权重就得到提高。然后，权重更新过的样本集被用于训练下一分类器，整个训练过程如此迭代下去。
- 将各个训练得到的弱分类器组合成强分类器。各个弱分类器的训练过程结束后，加大分类误差率小的分类器的权重，使其在最后的分类函数中起较大的决定作用，而降低分类误差率的弱分类器的权重，使其在最后的分类函数中起较小的决定作用。
下面介绍几条运算中需要用到的公式
误差率
误差率表示错误的个数占的比重，结合每个样本的权重的话，就变成了最右边的公式，I中表示分类错误的样本，w表示每个样本的权重，一共有N个样本。
权重系数
在步骤3说到，我们需要给每个分类器一个权重，最后再结合，我们需要定义一个权重系数。
权重系数，它表示弱分类器在最终分类器中的重要程度（可以得到弱分类器在最终分类器的权重）。
当e＜=0.5时，a＞＝0，且a随着e的减小而增大，意味着误差率越小的分类器在最终分类器的作用越大。
例子
有10个样本，样本0.1.2.6.7.8是1类别，3.4.5.9是-1类别。
每个样本的权值都是1/10=0.1，
现在我们要考虑从哪里切一刀，使得误差率最小。
这里我们通过计算得到当分类值2.5时误差率最小，为0.3。
接着我们计算第一个分类器的权重系数：
这个a1代表第一个分类器在最终的分类函数中所占的比重为0.4236
在步骤2说到，我们要更新训练集的权重，有很多种方法对数据的权重进行改变，目的都是一样的
（对正确分类的数据减小权重，对错误分类的增加权重）。
上面就是对权值的更新，对正确分类的数据减小权重，对错误分类的增加权重，可用于下一轮的迭代。
第二个分类器的权重系数也可以计算出来，为0.6496，这个a2代表第二个分类器在最终的分类函数中所占的比重为0.6496。
同理我们可以继续对样本进行权重更新，构造第三个分类器，最后计算出误差率进而求第三个分类器权重系数为0.7514。
我们最后把三个弱分类器组合起来，成为一个强分类器
G（x）=sign（0.4236G1（X）+0.6496G2（X）+0.7514G3（X））（sign表示当x<0.取-1，当x>0，取1）
这就是Adaboost的一个构造过程，不复杂，但效果很好。
总结
Adaboost是一种集成算法，通过结合弱分类器来得到最终的强分类器。
- 优点： 泛化错误率低，易编码，可用在绝大部分分类器上，无参数调整
- 缺点： 对离群点敏感（难以分类，权重会呈指数增长）