科技改变生活 · 科技引领未来
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基本思路Adaboost体现的是“三个臭皮匠，胜过一个诸葛亮”，它是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。训练过程如下（参考Andy的机器学
基本思路
Adaboost体现的是“三个臭皮匠，胜过一个诸葛亮”，它是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，
然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。训练过程如下（参考Andy的机器学习--浅析Adaboost算法，他说得非常形象，贴切。）
简单的来说：图中的y1(x),y2(x)....ym(x)都是弱分类器（顾名思义，弱分类器就是分类能力很弱，仅比随机分类好一点点的分类器）步骤：
1. 初始化了弱分类器
2. 对
进行迭代处理产生了分类器
3. 对
迭代处理产4. 依次迭代最后产生弱分类器
5. 将m个分类器加权处理，得到一个强处理器
关键问题
1. 每一轮遍历如何改变数据的权值或概率分布？
2. 如何将多个弱分类器组合成一个强分类器？
对于这两个问题的解答，就是下面介绍的Adaboost原理
AdaBoost原理
AdaBoos流程
AdaBoost(adaptive boosting)的运行过程如下：训练数据中的每个样本，并赋予其一个权重，这些权重构成了向量D。一开始，
这些权重都初始化成相等值。首先在训练数据上训练出一个弱分类器并计算该分类器的错误率，然后在同一数据集上再次训练
弱分类器。在分类器的第二次训练中，将会重新调整每个样本的权重，其中第一次分对的样本的权重会降低，而第一次分错的样本
权重将会提高。为了从所有弱分类器中得到最终的分类结果，Adaboost为每个分类器都分配了一个权重alpha，这些alpha值是基于
每个弱分类器的错误率计算的。其中，错误率
的定义为：
而alpha的计算公式如下：
D的计算方法如下（始终把握一个原则：正确分类时权重要降低，错误分类时权重要升高，权重升高意味着提升关注度，需要重点优化）：
如果某个样本被正确分类，那么该样本的权重更改为：
而如果某个样本被错分，那么该样本的权重更改为：
在计算出D之后，AdaBoost又开始进入下一轮迭代。AdaBoost算法会不断地重复训练和调整权重的过程，直到训练错误率为0或者分类器的数目达到用户
的指定值为止。
AdaBoost算法原理
假设我们的训练样本是
训练集的在第k个弱学习器的输出权重为
由于多元分类是二元分类的推广，这里假设我们是二元分类问题，输出为{-1，1}，则第k个弱分类器Gk(x)在训练集上的加权误差率为：
看弱学习器权重系数,对于二元分类问题，第k个弱分类器Gk(x)的权重系数为：
更新更新样本权重D。假设第k个弱分类器的样本集权重系数为
，则对应的第k+1个弱分类器的样本集权重系数为：
是规范化因子，它使
成为一个概率分布。
集合策略，Adaboost分类采用的是加权求和法，最终的强分类器为
代码实现
输入数据
这里同样是使用一个训练数据文件 horseColicTraining2.txt 和一个测试数据文件 horseColicTest2.txt
horseColicTraining2.txt
1 2.000000 1.000000 38.500000 66.000000 28.000000 3.000000 3.000000 0.000000 2.000000 5.000000 4.000000 4.000000 0.000000 0.000000 0.000000 3.000000 5.000000 45.000000 8.400000 0.000000 0.000000 -1.000000 2 1.000000 1.000000 39.200000 88.000000 20.000000 0.000000 0.000000 4.000000 1.000000 3.000000 4.000000 2.000000 0.000000 0.000000 0.000000 4.000000 2.000000 50.000000 85.000000 2.000000 2.000000 -1.000000 3 2.000000 1.000000 38.300000 40.000000 24.000000 1.000000 1.000000 3.000000 1.000000 3.000000 3.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 33.000000 6.700000 0.000000 0.000000 1.000000 4 1.000000 9.000000 39.100000 164.000000 84.000000 4.000000 1.000000 6.000000 2.000000 2.000000 4.000000 4.000000 1.000000 2.000000 5.000000 3.000000 0.000000 48.000000 7.200000 3.000000 5.300000 -1.000000 5 2.000000 1.000000 37.300000 104.000000 35.000000 0.000000 0.000000 6.000000 2.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 74.000000 7.400000 0.000000 0.000000 -1.000000 6 2.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2.000000 1.000000 3.000000 1.000000 2.000000 3.000000 2.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 3.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 7 1.000000 1.000000 37.900000 48.000000 16.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3.000000 3.000000 3.000000 1.000000 1.000000 0.000000 3.000000 5.000000 37.000000 7.000000 0.000000 0.000000 1.000000 8 1.000000 1.000000 0.000000 60.000000 0.000000 3.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 4.000000 2.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 4.000000 44.000000 8.300000 0.000000 0.000000 -1.000000 9 2.000000 1.000000 0.000000 80.000000 36.000000 3.000000 4.000000 3.000000 1.000000 4.000000 4.000000 4.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 5.000000 38.000000 6.200000 0.000000 0.000000 -1.000000 10 2.000000 9.000000 38.300000 90.000000 0.000000 1.000000 0.000000 1.000000 1.000000 5.000000 3.000000 1.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 0.000000 40.000000 6.200000 1.000000 2.200000 1.000000 11 1.000000 1.000000 38.100000 66.000000 12.000000 3.000000 3.000000 5.000000 1.000000 3.000000 3.000000 1.000000 2.000000 1.000000 3.000000 2.000000 5.000000 44.000000 6.000000 2.000000 3.600000 1.000000 12 2.000000 1.000000 39.100000 72.000000 52.000000 2.000000 0.000000 2.000000 1.000000 2.000000 1.000000 2.000000 1.000000 1.000000 0.000000 4.000000 4.000000 50.000000 7.800000 0.000000 0.000000 1.000000 13 1.000000 1.000000 37.200000 42.000000 12.000000 2.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3.000000 3.000000 3.000000 3.000000 1.000000 0.000000 4.000000 5.000000 0.000000 7.000000 0.000000 0.000000 1.000000 14 2.000000 9.000000 38.000000 92.000000 28.000000 1.000000 1.000000 2.000000 1.000000 1.000000 3.000000 2.000000 3.000000 0.000000 7.200000 1.000000 1.000000 37.000000 6.100000 1.000000 0.000000 -1.000000 15 1.000000 1.000000 38.200000 76.000000 28.000000 3.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3.000000 4.000000 1.000000 2.000000 2.000000 0.000000 4.000000 4.000000 46.000000 81.000000 1.000000 2.000000 1.000000 16 1.000000 1.000000 37.600000 96.000000 48.000000 3.000000 1.000000 4.000000 1.000000 5.000000 3.000000 3.000000 2.000000 3.000000 4.500000 4.000000 0.000000 45.000000 6.800000 0.000000 0.000000 -1.000000 17 1.000000 9.000000 0.000000 128.000000 36.000000 3.000000 3.000000 4.000000 2.000000 4.000000 4.000000 3.000000 3.000000 0.000000 0.000000 4.000000 5.000000 53.000000 7.800000 3.000000 4.700000 -1.000000 18 2.000000 1.000000 37.500000 48.000000 24.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 19 1.000000 1.000000 37.600000 64.000000 21.000000 1.000000 1.000000 2.000000 1.000000 2.000000 3.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 2.000000 5.000000 40.000000 7.000000 1.000000 0.000000 1.000000 20 2.000000 1.000000 39.400000 110.000000 35.000000 4.000000 3.000000 6.000000 0.000000 0.000000 3.000000 3.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 55.000000 8.700000 0.000000 0.000000 1.000000 21 1.000000 1.000000 39.900000 72.000000 60.000000 1.000000 1.000000 5.000000 2.000000 5.000000 4.000000 4.000000 3.000000 1.000000 0.000000 4.000000 4.000000 46.000000 6.100000 2.000000 0.000000 1.000000 22 2.000000 1.000000 38.400000 48.000000 16.000000 1.000000 0.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3.000000 1.000000 2.000000 3.000000 5.500000 4.000000 3.000000 49.000000 6.800000 0.000000 0.000000 1.000000 23 1.000000 1.000000 38.600000 42.000000 34.000000 2.000000 1.000000 4.000000 0.000000 2.000000 3.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 48.000000 7.200000 0.000000 0.000000 1.000000 24 1.000000 9.000000 38.300000 130.000000 60.000000 0.000000 3.000000 0.000000 1.000000 2.000000 4.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 50.000000 70.000000 0.000000 0.000000 1.000000 25 1.000000 1.000000 38.100000 60.000000 12.000000 3.000000 3.000000 3.000000 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74.000000 5.700000 2.000000 2.500000 -1.000000 45 1.000000 1.000000 37.100000 60.000000 20.000000 2.000000 0.000000 4.000000 1.000000 3.000000 0.000000 3.000000 0.000000 2.000000 5.000000 3.000000 4.000000 64.000000 8.500000 2.000000 0.000000 1.000000 46 2.000000 1.000000 37.100000 114.000000 40.000000 3.000000 0.000000 3.000000 2.000000 2.000000 2.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 3.000000 32.000000 0.000000 3.000000 6.500000 1.000000 47 1.000000 1.000000 38.100000 72.000000 30.000000 3.000000 3.000000 3.000000 1.000000 4.000000 4.000000 3.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 5.000000 37.000000 56.000000 3.000000 1.000000 1.000000 48 1.000000 1.000000 37.000000 44.000000 12.000000 3.000000 1.000000 1.000000 2.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 4.000000 2.000000 40.000000 6.700000 3.000000 8.000000 1.000000 49 1.000000 1.000000 38.600000 48.000000 20.000000 3.000000 1.000000 1.000000 1.000000 4.000000 3.000000 1.000000 0.000000 0.000000 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2.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 5.000000 44.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 55 2.000000 1.000000 38.300000 44.000000 60.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 6.400000 36.000000 0.000000 0.000000 1.000000 56 2.000000 1.000000 37.400000 54.000000 18.000000 3.000000 0.000000 1.000000 1.000000 3.000000 4.000000 3.000000 2.000000 2.000000 0.000000 4.000000 5.000000 30.000000 7.100000 2.000000 0.000000 1.000000 57 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 4.000000 3.000000 0.000000 2.000000 2.000000 4.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 54.000000 76.000000 3.000000 2.000000 1.000000 58 1.000000 1.000000 36.600000 48.000000 16.000000 3.000000 1.000000 3.000000 1.000000 4.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 27.000000 56.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 59 1.000000 1.000000 38.500000 90.000000 0.000000 1.000000 1.000000 3.000000 1.000000 3.000000 3.000000 3.000000 2.000000 3.000000 2.000000 4.000000 5.000000 47.000000 79.000000 0.000000 0.000000 1.000000 60 1.000000 1.000000 0.000000 75.000000 12.000000 1.000000 1.000000 4.000000 1.000000 5.000000 3.000000 3.000000 0.000000 3.000000 5.800000 0.000000 0.000000 58.000000 8.500000 1.000000 0.000000 1.000000 61 2.000000 1.000000 38.200000 42.000000 0.000000 3.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 2.000000 2.000000 1.000000 0.000000 3.000000 2.000000 35.000000 5.900000 2.000000 0.000000 1.000000 62 1.000000 9.000000 38.200000 78.000000 60.000000 4.000000 4.000000 6.000000 0.000000 3.000000 3.000000 3.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 59.000000 5.800000 3.000000 3.100000 -1.000000 63 2.000000 1.000000 38.600000 60.000000 30.000000 1.000000 1.000000 3.000000 1.000000 4.000000 2.000000 2.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 40.000000 6.000000 1.000000 0.000000 1.000000 64 2.000000 1.000000 37.800000 42.000000 40.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 3.000000 3.000000 36.000000 6.200000 0.000000 0.000000 1.000000 65 1.000000 1.000000 38.000000 60.000000 12.000000 1.000000 1.000000 2.000000 1.000000 2.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 4.000000 44.000000 65.000000 3.000000 2.000000 -1.000000 66 2.000000 1.000000 38.000000 42.000000 12.000000 3.000000 0.000000 3.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 37.000000 5.800000 0.000000 0.000000 1.000000 67 2.000000 1.000000 37.600000 88.000000 36.000000 3.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3.000000 3.000000 2.000000 1.000000 3.000000 1.500000 0.000000 0.000000 44.000000 6.000000 0.000000 0.000000 -1.000000AdaBoost算法实现（myAdaboost.py）
每个方法的作用，以及每行代码的作用，同样我都做了详细的注解。
值得一提的是，我将 找到分类器错误率最小的算法buildStump进行了改造（相比于机器学习实战中对应的样例，可以明显提升运行速度），
在阈值不等式遍历时，如果在“lt”符号遍历的差错率 weightedError < 1 - weightedError，该阈值不等式遍历就结束，
不需要进行“gt”的遍历。运行结果和机器学习实践还是一样的。
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Thu Sep 13 13:37:39 2018 4 Adaboost(adaptive Boosting): 多个弱分类器集成为强分类器 5 @author: weixw 6 """ 7 import numpy as np 8 9 #输入：数据文件 10 #功能：加载文件，文件最后一列是标签数据，分离特征数据集与标签数据集 11 # 自动检测多少列特征数据并分离 12 #输出：特征数据集，标签数据集 13 def loadDataSet(fileName): 14 #特征数据列长度 15 numberFeat = len(open(fileName).readline().split('t')) - 1 16 dataSet = []; labelSet = [] 17 fr = open(fileName) 18 for line in fr.readlines(): 19 lineArr = [] 20 #去除收尾空格，然后分割每一列 21 curLine = line.strip().split('t') 22 #保存每一列特征数据 23 for i in range(numberFeat): 24 lineArr.append(float(curLine[i])) 25 dataSet.append(lineArr) 26 labelSet.append(float(curLine[-1])) 27 return dataSet, labelSet 28 29 #输入：特征数据集，列索引（特征维数），某一特征的分类阈值，分类不等式符号 30 #功能：输出决策树桩标签，满足阈值要求更新标签值 31 #输出：更新后标签列 32 def stumpClassify(dataMatrix, columnIndex, threshVal, threshIneq): 33 #初始化 34 retLabelArray = np.ones((np.shape(dataMatrix)[0], 1)) 35 #'lt':less than <= 36 if threshIneq == 'lt': 37 retLabelArray[dataMatrix[:,columnIndex] <= threshVal] = -1.0 38 else: 39 retLabelArray[dataMatrix[:,columnIndex] >= threshVal] = -1.0 40 return retLabelArray 41 42 #输入：特征数据集，标签数据集，权重矩阵 43 #功能：找到分类错误率最小的单层决策树（分类器） 44 #输出：最佳分类器 特征列索引，阈值，阈值对应不等式符号（'lt' 或 'gt'），最小加权差错率，该权值向量D下的分类标签估计值 45 def buildStumpFurther(dataSet, labelSet, D): 46 #将数组转化为矩阵 47 dataMatrix = np.mat(dataSet) 48 labelMatrix = np.mat(labelSet).T 49 #获取特征数据集行，列最大值 50 m, n = np.shape(dataMatrix) 51 #决定步长大小，越大则步长越小，分类准确度越高，但运算次数也越多 52 numSteps = 10.0 53 #初始化最佳分类器参数 54 bestClassifier = {}; bestClassEst = np.mat(np.zeros((m, 1))); minError = np.inf 55 #每一列都是一个特征，循环遍历所有特征，找到差错最小时特征维数，阈值，以及比较符号 56 for i in range(n): 57 #获取对应列最小值，最大值 58 columnMin = dataMatrix[:, i].min(); columnMax = dataMatrix[:, i].max() 59 #步长 60 stepSize = (columnMax - columnMin)/numSteps 61 #遍历步长所有值，获取最佳阈值 62 for j in range(-1, int(numSteps)+1): 63 #遍历阈值所有可能不等式符号 64 for inequal in ['lt', 'gt']: 65 threshVal = columnMin + float(j)*stepSize 66 #获取预测标签列表 67 predictedVals = stumpClassify(dataMatrix, i, threshVal, inequal) 68 #获取当前列中哪些行（1）预测出错，设置1表示出错是便于后续量化计算差错权重（巧妙） 69 errArr = np.mat(np.ones((m, 1))) 70 errArr[predictedVals == labelMatrix] = 0 71 #差错权重 1*n n*1 => 1*1 72 weightedError = D.T*errArr 73 #因为prop_lt + prop_gt = 1，所以如果prop_lt < 1- prop_gt，就不需要继续循环计算inequal = 'gt'的情况， 74 #提高运行速度 75 if weightedError <= 1 - weightedError: 76 #始终保持minError是最小值 77 if weightedError < minError: 78 minError = weightedError 79 #predictedVals每次都更新，更新后的值不一定是最佳的预测值，所以这里需要new一个新的内存空间，然后赋值 80 bestClassEst = predictedVals.copy() 81 bestClassifier['dim'] = i 82 bestClassifier['thresh'] = threshVal 83 bestClassifier['ineq'] = inequal 84 #'lt','gt'只需遍历一次，prop_lt + prop_gt = 1 85 break 86 87 return bestClassifier, minError, bestClassEst 88 89 #输入：特征数据集，标签数据集，分类器个数最大值（如果在遍历时错误率为0，则真实分类器个数 < 最大值） 90 #功能：针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)， 91 # 然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。 92 #输出：弱分类器数组（包含特征列索引，阈值，阈值对应不等式符号（'lt' 或 'gt'），alpha权重系数），标签预测数组 93 def adaBoostTrainDS(dataSet, labelSet, classifierNumberMax): 94 #弱分类器数组初始化 95 weakClassifierArr = [] 96 #特征数据行数 97 m = np.shape(dataSet)[0] 98 #初始样本权重 99 D = np.mat(np.ones((m, 1))/m) 100 #初始预测集成标签矩阵 101 preIntegrationLabelsMat = np.mat(np.zeros((m, 1))) 102 for i in range(classifierNumberMax): 103 #找到分类错误率最小的分类器 104 #特征列索引，阈值，阈值对应不等式符号（'lt' 或 'gt'），最小加权差错率，该权值向量D下的分类标签估计值 105 bestClassifier, error, preLabelsMat = buildStumpFurther(dataSet, labelSet, D) 106 #计算样本系数alpha 已自然对数e为底 ,为防止分母为0，所以max(error, 1e - 16) 107 alpha = float(0.5 * np.log((1.0 - error)/max(error, 1e-16))) 108 #保存样本系数值 109 bestClassifier['alpha'] = alpha 110 #保存某一次遍历得到的最佳弱分类器 111 weakClassifierArr.append(bestClassifier) 112 #样本权重矩阵更新算法： 113 #如果第i个样本被正确分类了，那么在下一次迭代过程中，该样本的权重DiI就会降低。 114 #如果第i个样本没有被正确分类，那么在下次迭代过程中，该样本的权重Di就会升高。 115 #很巧妙有没有 机器学习实践公式 116 #错误分类样本expon_i通过下面算法得到的结果始终 > 0 ,从而在指数运算中得到权重就会升高; 117 #正确分类结果始终为 < 0，,从而在指数运算中得到权重就会降低; 118 expon = np.multiply(-1*alpha*np.mat(labelSet).T, preLabelsMat) 119 D = np.multiply(D, np.exp(expon)) 120 D = D/D.sum() 121 #所有弱分类器集成后结果估计值 122 preIntegrationLabelsMat += alpha*preLabelsMat 123 #计算分类器集成后的错误矩阵，错误设置为1，便于后续计算。很巧妙，需要慢慢品味。 124 integrationErrors = np.multiply(np.sign(preIntegrationLabelsMat) != np.mat(labelSet).T, np.ones((m, 1))) 125 #计算错误率 126 errorRate = integrationErrors.sum()/m 127 print ("集成第 %d 个弱分类器后的错误率: %f"% (i, errorRate)) 128 #错误率为0，说明此时的分类器已达到最佳，终止。 129 if errorRate == 0.0 : 130 break 131 132 return weakClassifierArr, preIntegrationLabelsMat 133 134 #输入：测试数据，集成分类器 135 #功能：根据集成分类器，预测测试数据的结果 136 #输出：预测结果 137 def adaClassify(testDataSet, classifierArr): 138 dataMat = np.mat(testDataSet) 139 m = np.shape(dataMat)[0] 140 #初始预测集成标签矩阵 141 preIntegrationLabelsMat = np.mat(np.zeros((m, 1))) 142 for i in range(len(classifierArr[0])): 143 classEst = stumpClassify(dataMat,classifierArr[0][i]['dim'], 144 classifierArr[0][i]['thresh'], 145 classifierArr[0][i]['ineq'])#call stump classify 146 #将每一个分类器*权重系数alpha，求和，得到最终的强分类器 147 preIntegrationLabelsMat += classifierArr[0][i]['alpha']*classEst 148 print ("弱分类器集成后的估计值：%s"% str(preIntegrationLabelsMat)) 149 return np.sign(preIntegrationLabelsMat) 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 测试代码（testMyAdaboost.py）
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Thu Sep 13 17:38:44 2018 4 5 @author: weixw 6 """ 7 8 import myAdaboost as ab 9 import numpy as np 10 11 12 #5个分类器训练错误率：25.41% 13 #10个分类器训练错误率：23.07% 14 #50个分类器训练错误率：18.73% 15 #100个分类器训练错误率：19.06% 16 #500个分类器训练错误率：15.71% 17 datArr, labelArr = ab.loadDataSet('horseColicTraining2.txt') 18 #50 表示分类器个数最大值（如果差错率不为0，就表示分类器个数） 19 classifierArray = ab.adaBoostTrainDS(datArr, labelArr, 50) 20 21 22 #5个分类器测试错误数：17 测试错误率：25.37% 23 #10个分类器测试错误数：16 测试错误率：23.88% 24 #50个分类器测试错误数：14 测试错误率：20.89% 25 #100个分类器测试错误数：15 测试错误率：22.38% 26 #500个分类器测试错误数：17 测试错误率：25.37% 27 testArr, testLabelArr = ab.loadDataSet('horseColicTest2.txt') 28 prediction10 = ab.adaClassify(testArr, classifierArray) 29 errArr = np.mat(np.ones((np.shape(testArr)[0], 1))) 30 errSum = errArr[prediction10 != np.mat(testLabelArr).T].sum() 31 print ("测试错误数：%d"% errSum) 32 print ("测试错误率：%f"% float(errSum/np.shape(testArr)[0]))运行结果
如果将分类器数目设定为1 - 500之前不同的数字，并运行上述过程。这时，得到的结果如下所示：
由上表可以看出，测试错误率在达到了一个最小值之后又开始上升了，这类现象称之为过拟合（overfitting）。理论上，
AdaBoost是不会存在过拟合的，只会到达一个最小值后趋于稳定。这里是因为数据集的问题。
刘同