adaboost - 如何用 AdaBoost 算法将几个弱分类器组合成一个强分类器？

Question

我对 AdaBoost 如何将每次迭代的弱分类器组合成一个强分类器有疑问。我使用 C4.5 算法作为弱分类器算法。并且对于每次迭代，它都会产生不同的决策树和 alpha。如何将这些模型组合成一个强大的分类器。在算法中被告知要结合它们，adaboost 使用公式 alpha*hyphotesis。我怎样才能将它们与该公式结合起来？

Answer 1

这很简单。alpha 可以用不同的方式计算。维奥拉在他的论文中说：

alpha= log(1/beta).
beta= wr/(1-wr).
wr is weighted error.