R语言机器学习算法实战系列（十）Adaboost分类算法 (Ad

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1. R语言机器学习算法实战系列（一）XGBoost算法+SHAP值（eXtreme Gradient Boosting）
2. R语言机器学习算法实战系列（二） SVM算法+重要性得分（Support Vector Machine）
3. R语言机器学习算法实战系列（三）lightGBM算法+SHAP值（Light Gradient Boosting Machine）
4. R语言机器学习算法实战系列（四）随机森林算法+SHAP值 (Random Forest)
5. R语言机器学习算法实战系列（五）GBM算法+SHAP值 (Gradient Boosting Machines)
6. R语言机器学习算法实战系列（六）K-邻近算法 (K-Nearest Neighbors)
7. R语言机器学习算法实战系列（七）朴素贝叶斯分类算法 (Naïve Bayes Classifier)
8. R语言机器学习算法实战系列（八）逻辑回归算法 (logistic regression)
9. R语言机器学习算法实战系列（九）决策树分类算法 (Decision Trees Classifier)
10. R语言机器学习算法实战系列（十）自适应提升分类算法 (Adaptive Boosting)
11. R语言机器学习算法实战系列（十一）MLP分类算法 (Multi-Layer Perceptrons)
12. R语言机器学习算法实战系列（十二）线性判别分析分类算法 (Linear Discriminant Analysis)

介绍

AdaBoost（Adaptive Boosting）算法是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。AdaBoost的核心思想是提高那些被前一个弱分类器错误分类的样本的权重，从而使得后续的弱分类器更加关注这些难以分类的样本。

原理：

1. 弱学习器：AdaBoost算法使用弱学习器，这些学习器的性能略高于随机猜测（即准确率略高于50%）。弱学习器通常选择简单模型，如决策树桩（决策树的一层）。
2. 权重调整：在训练过程中，AdaBoost算法会根据每个弱学习器的性能调整样本的权重。错误分类的样本会被赋予更高的权重，而正确分类的样本的权重会降低。
3. 迭代训练：AdaBoost算法通过迭代的方式训练多个弱学习器。在每一轮迭代中，都会根据当前的样本权重分布训练一个新的弱学习器。
4. 加权多数投票：最终的强分类器是通过将所有弱学习器的预测结果进行加权多数投票得到的。每个弱学习器的权重取决于其在训练过程中的表现，性能好的弱学习器会有更高的权重。

步骤：

1. 初始化样本权重：给定一个训练集，包含N个样本，初始化每个样本的权重，通常设置为1/N。
2. 迭代训练弱学习器：对于第m轮迭代（m = 1, 2, ..., M）： a. 使用当前的样本权重分布训练一个弱学习器h_m(x)。 b. 计算弱学习器h_m(x)的加权错误率ε_m。 c. 计算弱学习器h_m(x)的权重。 d. 更新样本权重，然后归一化权重，使得它们之和为1。
3. 组合弱学习器：将所有训练好的弱学习器组合成一个强学习器，其中sign函数返回输入值的符号，即正数为1，负数为-1。
4. 输出预测结果：对于新的输入样本x，使用强学习器H(x)进行预测。

教程

本文旨在通过R语言实现Adaboost，总共包含：

1. 下载数据
2. 加载R包
3. 数据预处理
4. 数据切割
5. 调节参数
6. 构建模型
7. 预测测试数据
8. 评估模型
9. 特征的重要性
10. 保存模型
11. 总结
12. 系统信息

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R语言机器学习算法实战系列（十）自适应提升分类算法 (Adaptive Boosting)

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