AdaBoost：修订间差异

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[[Category:分类训练器]]

2023年12月4日 (一) 22:12的版本

Boosting AdaBoost.png
节点状态
PC可用
在 V1.0部署
AdaBoost
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名AdaBoost
功能主类别机器学习
英文缩写AdaBoost
功能亚类别分类训练器
节点类型数据挖掘
开发语言Python
节点简介

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，通过迭代地训练一系列的弱学习器（通常是决策树），并将它们组合成一个强大的预测模型。

与其他集成学习方法不同，AdaBoost通过调整样本权重来适应先前弱学习器的错误，从而提高整体模型的准确性。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口2个
Output-出口3个
Loop-支持循环否
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
可配置参数例型
相关节点
上一节点梯度提升树
下一节点AdaBoost
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查找其他类别的节点，请参考以下列表

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此页面最后编辑于2023年12月4日 (星期一) 22:12。
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