AdaBoost(Adaptive Boosting),自适应增强,是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。在AdaBoost中,每个弱分类器都会根据之前分类结果的准确性进行加权,从而使得错误分类的样本在后续的训练中得到更多的关注。在scikit-learn库中,AdaBoost模型的特征重要性可以通过feature_importances_属性来获取。 二...