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Boosting 是一种强大的集成学习技术，通过组合多个弱分类器构建强模型。其核心思想是逐步优化模型性能，针对前一步的错误进行纠正，从而提升整体预测精度。Boosting 方法广泛应用于分类和回归任务，成为机器学习领域的重要组成部分。
Boosting 的训练过程通常分为几个关键步骤：
Boosting 通常使用简单的弱学习器，如小型决策树（决策桩）。这些弱学习器在训练数据上的表现通常略好于随机猜测，但其能力远不及强学习器。
训练过程遵循以下几个步骤：
为每个训练样本分配相等的初始权重。
基于加权数据训练弱学习器，每轮生成一个模型并计算其预测错误率。
根据模型预测结果调整样本权重：被误分类样本权重增加，正确分类样本权重降低。
将各个弱学习器按照其准确率作为权重组合，形成最终模型。
重复上述过程，直到达到预定的弱学习器数量或满足性能要求为止。
以下是几种常见的Boosting 算法及其特点：
Adaptive Boosting（AdaBoost）是一种基于样本权重的Boosting 算法，其特点包括：
• 自适应调整样本权重，优先纠正错误预测；
• 每轮训练一个弱学习器，权重更新基于预测误差；
• 组合多个模型，提升整体预测性能。
AdaBoost 通常用于分类任务，能够显著提升模型的准确率和鲁棒性，是Boosting家族中的经典算法之一。
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