AdaBoostPyTorch_1">AdaBoost算法详解与PyTorch实现

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AdaBoost_6">1. AdaBoost算法概述

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种经典的集成学习算法，由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出。AdaBoost通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，每个弱分类器都专注于纠正前一个分类器的错误。AdaBoost在分类和回归任务中表现出色，尤其是在处理高维数据和不平衡数据时，其性能优于许多其他算法。

1.1 集成学习

集成学习是一种通过组合多个模型来提高预测性能的技术。常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting和Stacking。AdaBoost属于Boosting家族，其核心思想是通过逐步调整样本权重，使得每个弱分类器都专注于前一个分类器未能正确分类的样本。

AdaBoost_13">1.2 AdaBoost的优势

• 高准确性：通过组合多个弱分类器，AdaBoost能够生成一个强分类器，具有较高的预测准确性。
• 灵活性：AdaBoost可以应用于分类和回归任务，并且能够与各种弱分类器结合使用。