Python集成学习：自己编写构建AdaBoost分类模型可视化决策边界及sklearn包调用比较 By tecdat11月 23, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Adaboost, sklearn, 决策边界, 分类, 可视化, 自己编写, 集成学习 Boosting指的是机器学习元算法系列，它将许多 “弱 “分类器的输出合并成一个强大的 “集合”，其中每个弱分类器单独的错误率可能只比随机猜测好一点。
