【源码】基于Python的AdaBoost机器学习实现

项目简介

本项目是关于AdaBoost集成学习算法的个人笔记和代码实现。AdaBoost作为迭代的集成学习算法，可组合多个弱分类器创建强分类器，主要用于分类任务。

项目的主要特性和功能

1. 实现AdaBoost算法，集成多个弱分类器提升分类性能。
2. 提供误差率计算函数，计算预测值与实际值间的误差率。
3. 提供误差率打印函数，便于查看训练集和测试集的误差率。
4. 提供绘图函数，绘制训练和测试误差率随迭代次数的变化图。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 安装必要库：确保Python环境已安装numpy、matplotlib等必要库。 2. 运行代码：直接运行adaboost.py文件。 3. 查看结果：查看输出结果和绘图，了解AdaBoost算法性能随迭代次数的变化。

注意：此项目仅含AdaBoost算法的代码实现和笔记，无实际数据集，可使用自己的数据集或模拟数据集进行测试。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】