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Adaboost(Adaptive Boosting):
Adaboost是Boosting模型，和bagging模型（随机森林）不同的是：Adaboost会构建多个若分类器(决策树的max_depth=1)，每个分类器根据自身的准确性来确定各自的权重，再合体。同时Adaboost会根据前一次的分类效果调整数据权重。
具体说来，整个Adaboost 迭代算法分为3步：
1. 初始化训练数据的权值分布。如果有N个样本，则每一个训练样本最开始时都被赋予相同的权值：1/N。
2. 训练弱分类器（带有样本权重的分类器都可以，sklearn的AdaBoostClassifier采用的就是max_depth=1的决策树）。具体训练过程中，如果某个样本点已经被准确地分类，那么在构造下一个训练集中，它的权值就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权值就得到提高，也就是如果某一个数据在这次分错了，那么在下一次我就会给它更大的权重。然后，权值更新过的样本集被用于训练下一个分类器，整个训练过程如此迭代地进行下去。
3. 将各个训练得到的弱分类器组合成强分类器。各个弱分类器的训练过程结束后，加大分类误差率小的弱分类器的权重，使其在最终的分类函数中起着较大的决定作用， 而降低分类误差率大的弱分类器的权重，使其在最终的分类函数中起着较小的决定作用。如下图所示，误差率低的弱分类器在最终分类器中占的权重（am）较大，否则较小。
接下来我们分两部分详细介绍Adaboost，分别从算法流程以及数据推导进行阐述。
Adaboost算法流程：
AdaBoost算法使用加法模型，损失函数为指数函数，学习算法使用前向分步算法。
1. 初始化每个训练样本的权值，共N个训练样本，每个样本的权重1/N。
2. 构建M个基分类器（决策树 max_depth=1），第m个分类器如下，am是第m个分类器的权重，分类器准确率高通常am权重也高，反之相反：
3. sign函数中的ΣamGm(x)>0时，sign返回+1，反之返回-1。
4. 计算误差率em，用没有分对的样本权重除以总权重，其中总权重（归一化）=1，字母I代表满足条件的=1，不满足条件的=0，如下，当Gm(xi)≠yi的样本对应的I=1，其他的样本对应的I=0。这个误差率em最终会作用到基分类器Gm(x)的权重am上面，下面我们就详细推导一下。
5. 接下来我们看一下em和am到底有什么关系？
6. 首先我们构建损失函数如下，当分类器预测正确时L(y,f(x))=e-1，预测错时L(y,f(x))=e，因此我们的损失函数是求极小值。
7. 由于我们是构建多个若分类器，通过sign函数将多个弱分类器加总在一起构建一个强分类器，因此分类器具备可加性。
8. 将上面的函数带入损失函数得：
9. 现在我们设
等于下面的等式，用以带入上面的方程进行简化操作，需要强调一下，这里的
就是经过第m-1分类器调整后的样本权重w，换言之，就是样本权重w是由上一次基分类器调整后的结果进行调整，上一次分类越好的样本，
=e-1权重就越小；分类越不好的样本，
=e1权重就越大，这一点符合w优化要求，但是你可能会有疑问，此时更新后的样本权重之和≠1，
，其实在公式推导层面，我们可以先不做归一化（下面会有讲到），可以等到公式推导完再对w进行归一化操作，因为此时是否做归一化不会对结果产生影响，后面会有证明。
10. 带入
到损失函数：
11. 此时G(x)有两种情况，预测对y=G(x)和预测错y≠G(x)，将两种情况带入方程：
12. 简化方程：
13. 提取常数项：
14. 字母I代表满足条件的=1，不满足条件的=0。
15. 同时加减函数：
16. 最终得到上面损失函数，求极值，老套路，对a进行求偏导，让偏导等于0：
17. 还记得我们的误差率em吗，公式如下所示，可以得到
有没有做归一化都不会改变em的值(数学知识哈，分子分母同放大同缩小，值不变)，既然em不变，那a也就不变，因此上面的公式推导，可以不对
做归一化：
18. 到此我们终于建立起分类器权重a与误差率e的关系，他们的关系是e越大，a越小，因此函数关系是反比关系，分类器越好（误差率低），权重应当越高。
19. 而接下来我们要算em，此时我们才需要对
做归一化操作，公式也在告诉我们上一次分类器分的越好的样本，样本权重会减少，而分错的样本，样本权重会增加：
到此，我们知道了如何构建adaboost，其中包括如何更新w，以及找到了w，e和a的关系，接下来我们就尝试用实际的例子去构建adaboost，和传统例子不同，我们加入决策树作为若分类器，这一点和sklearn中的AdaBoostClassifier保持一致，很多网上关于adaboost的例子完全没有介绍真正的分类器是如何利用样本权重进行建树（决策树），只是通过简单的权重求和。因此为了能让大家充分了解adaboost是如何工作的，我就尝试将这两种方式（决策树 & 权重求和）通过对比的方式介绍给大家。
Adaboost具体实例：
求解过程：
1. 初始化训练数据的权值分布，令每个权值W1,i = 1/N = 0.1。
2. 构建弱分类器：
迭代过程1：
假设我们用CART二叉树算法对X进行切分，还记得决策树一节讲到的“对连续型变量如何构建二叉树吗？”通过遍历β，找到最佳切分点对X进行切分。如果不考虑GINI指数，只通过误差率来判断，β的遍历情况应该如下：
1）阈值β取2.5时误差率为0.3（x < 2.5时取1，x > 2.5时取-1，则6 7 8分错，误差率为0.3=3*0.1）
2）阈 值β取5.5时误差率最低为0.4（x < 5.5时取1，x > 5.5时取-1，则3 4 5 6 7 8皆分错，误差率0.6大于0.5，不可取。故令x > 5.5时取1，x < 5.5时取-1，则0 1 2 9分错，误差率为0.4）
3）阈值β取8.5时误差率为0.3（x < 8.5时取1，x > 8.5时取-1，则3 4 5分错，误差率为0.3）
可以看到，无论阈值β取2.5，还是8.5，总会分错3个样本，故可任取其中任意一个如2.5，作为第一个基本分类器为：
因为初始化样本权重都等于1/N，因此初始的决策树可以先不用考虑样本权重（因为默认的样本权重就是1/N），下面是通过决策树进行划分的结果。
此时，决策树划分的结果和上面的一致，value列表[4,6]分别代表数据集中正负样本的权重，这里的初始权重为1，那真实的负样本总共有4个，正样本为6个。
然后根据误差率e1计算G1的系数：这个a1代表G1(x)在最终的分类函数中所占的权重，为0.4236。
接着更新训练数据的权值分布，用于下一轮迭代：
由于我们预测对了7个，分错3个，分母为：
然后再分别计算每个样本权重，这里只给出两个例子，因为其他的都是重复的。
W1=(0.07142,0.07142,0.07142,0.07142,0.07142,0.07142,0.16666,0.16666,0.16666,0.07142)
分类器1，
迭代过程2：
1）阈值β取2.5时误差率为0.16666*3（x < 2.5时取1，x > 2.5时取-1，则6 7 8分错，误差率为0.16666*3）
2）阈值β取5.5时误差率为0.07142*3 + 0.07142（x > 5.5时取1，x < 5.5时取-1，则0 1 2 9分错，误差率为0.07142*3 + 0.07142）
3）阈值β取8.5时误差率为0.07142*3（x < 8.5时取1，x > 8.5时取-1，则3 4 5分错，误差率为0.07142*3）
阈值β取8.5时误差率最低，故第二个基本分类器为：
带有样本权重的决策树分类如下：
（0.286=4(负样本)*0.07142，0.714=3(正样本)*0.07142+3(正样本)*0.16666）
看到了吗，决策树通过带有样本权重的gini指数确定的β和通过误差率确定β的结果一致。
这里给出“带有样本权重的GINI”计算逻辑，通常是通过遍历方式计算每个β下的GINI，找到最优的β，这里就假设正好遍历到β=8.5，这时我们来计算一下GINI指数吧：
1. 初始GINI：
平时我们算的概率Nj/N是没有加权的（每个样本权重都是1/N），下面的概率是加权后的概率。
2. β=8.5时的X分裂GINI指数（这里就不证明β=8.5，样本权重=w2时，是使得X分裂的GINI指数最小。穷举β很耗时，可以参考决策树章节）：
from sklearn import tree
dtr = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth = 1)
dtr.fit(df.X.values.reshape(-1,1), df.Y,sample_weight=[0.07142,0.07142,0.07142,0.07142,0.07142,0.07142,0.16666,0.16666,0.16666,0.07142])
print(dtr.tree_.threshold)
然后根据误差率e2计算G2的系数：这个a2代表G2(x)在最终的分类函数中所占的权重，为0.6497。
接着更新训练数据的权值分布，用于下一轮迭代：
分母为：
然后再分别计算每个样本权重：
W2=(0.04545,0.04545,0.04545,0.16667,0.16667,0.16667,0.10606,0.10606,0.10606,0.04545)
分类器2，
迭代过程3：
1）阈值β取2.5时误差率为0.10606*3（x < 2.5时取1，x > 2.5时取-1，则6 7 8分错，误差率为0.10606*3），
2）阈值β取5.5时误差率最低为0.04545*3 + 0.07142（x > 5.5时取1，x < 5.5时取-1，则0 1 2 9分错，误差率为0.04545*3 + 0.07142），
3）阈值β取8.5时误差率为0.16667*3（x < 8.5时取1，x > 8.5时取-1，则3 4 5分错，误差率为0.16667*3）
所以阈值β取5.5时误差率最低，故第三个基本分类器为：
带有样本权重的决策树分类如下：
推导逻辑和“迭代过程2”一致，这里就不再赘述。
from sklearn import tree
dtr = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth = 1)
dtr.fit(df.X.values.reshape(-1,1), df.Y,sample_weight=[0.04545,0.04545,0.04545,0.16667,0.16667,0.16667,0.10606,0.10606,0.10606,0.04545])
print(dtr.tree_.threshold)
然后根据误差率e3计算G3的系数：这个a3代表G3(x)在最终的分类函数中所占的权重，为0.7520。
接着更新训练数据的权值分布，用于下一轮迭代：
分母为：
然后再分别计算每个样本权重：
W3=(0.1249,0.1249,0.1249,0.1018,0.1018,0.1018,0.0648,0.0648,0.0648,0.1249)
分类器3，
此时，得到的第三个基本分类器sign(f3(x))在训练数据集上有0个误分类点。至此，整个训练过程结束,可以通过下面的方式，一个样本一个样本去试。
从上述过程中可以发现，如果某些个样本被分错，它们在下一轮迭代中的权值将被增大，同时，其它被分对的样本在下一轮迭代中的权值将被减小。就这样，分错样本权值增大，分对样本权值变小，而在下一轮迭代中，总是选取让误差率最低的阈值来设计基本分类器，所以误差率e（所有被Gm(x)误分类样本的权值之和）不断降低。
以上就是Adaboost的详细介绍，谢谢。
测试代码：
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
X=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
Y=[1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1,-1]
df=pd.DataFrame({'X':X,'Y':Y})
clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
clf.fit(df.X.values.reshape(-1,1), df.Y)
print(clf.score(df.X.values.reshape(-1,1), df.Y))文章出处登录后可见！
