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Boosting算法是一种集成学习要领，通过冉冉迭代本质弱分类器，并通过加权组合它们的展望成果来构建一个强分类器。底下是Boosting算法（以AdaBoost为例）的详备经由和一个案例：

1. 数据准备：当先，将数据集分为本质集和测试集。本质集用于本质Boosting模子，测试集用于评估模子的性能。

2. 开动化权重：关于本质聚合的每个样本，开动化一个权重，使得通盘样本的权重之和为1。开动权重不错是均匀散布的，即每个样本的权重十分。

3. 迭代本质弱分类器：轮回进行以下体式，直到达到住手条目（举例，达到最大迭代次数或分类器性能充足好）：

a. 本质一个弱分类器：使用现时样本权重本质一个弱分类器，举例决议树桩（仅有一个分裂节点的决议树）。

b. 联想分类器时弊：联想弱分类器在本质集上的时弊，通过比拟分类器的展望成果和本色标签。

c. 联想分类器权重：基于分类器的时弊，联想分类器的权重。时弊越小的分类器权重越大，暗示分类器的展望成果关于革命造作更有泰斗性。

d. 更新样本权重：凭证分类器的权重和分类器的展望成果，更新每个样本的权重。被造作分类的样本权重加多，被正确分类的样本权重减少。

e. 归一化样本权重：将样本权重归一化，使得通盘样本的权重之和为1。

4. 构建强分类器：将通盘弱分类器的展望成果加权组合，赢得最终的强分类器。

底下是一个浅近的AdaBoost算法的联想实例，假定咱们有一个二元分类问题，数据集包含6个样本和2个特征（X1和X2），目标变量为类别标签（Y）：

| 样本 | X1 | X2 | Y |

|------|----|----|---|

| 1 | 1 | 2 | 0 |

| 2 | 2 | 1 | 0 |

| 3 | 3 | 3 | 1 |

| 4 | 4 | 2 | 1 |

| 5 | 3 | 4 | 0 |

| 6 | 5 | 5 | 1 |

咱们将构建一个包含3个弱分类器的AdaBoost模子。

1. 开动化权重：开动权重为均匀散布，每个样本的权重为1/6。

2. 迭代本质弱分类器：

a. 弱分类器1：使用现时样本权重本质一个弱分类器。

在第一次迭代中，咱们聘用一个决议树桩手脚弱分类器，它聘用最好的特征和阈值进行二元分类。

- 决议树桩聘用特征X1和阈值2进行分类。样本1、2、3和5被正确分类，样本4和6被造作分类。

b. 联想分类器时弊：联想弱分类器在本质集上的时弊。

- 弱分类器1时弊：造作分类的样本权重之和为1/6 + 1/6 = 1/3。

c. 联想分类器权重：基于分类器的时弊，联想分类器的权重。

- 弱分类器1权重：凭证时弊联想公式，弱分类器1的权重为0.5 * log((1 - 1/3) / (1/3)) ≈ 0.4236。

d. 更新样本权重：凭证分类器的权重和分类器的展望成果，更新每个样本的权重。

- 被造作分类的样本权重加多，被正确分类的样本权重减少。

样本1、2、3和5的权重由1/6加多到1/6 * exp(0.4236) ≈ 0.1889。

样本4和6的权重由1/6减少到1/6 * exp(-0.4236) ≈ 0.0625。

e. 归一化样本权重：将样本权重归一化，使得通盘样本的权重之和为1。

- 归一化后的样本权重：0.1889 + 0.1889 + 0.1889 + 0.1889 + 0.0625 + 0.0625 = 1。

f. 弱分类器2和弱分类器3的本质经由与弱分类器1相同，凭证更新后的样本权重本质分类器并联想权重。

3. 构建强分类器：将通盘弱分类器的展望成果加权组合，赢得最终的强分类器。

强分类器的展望成果由每个弱分类器的展望成果乘以其对应的权重，然后取加权成果的标记手脚最终的展望类别。

假定弱分类器1、弱分类器2和弱分类器3的权重区分为0.4236、0.5432和0.6789，它们的展望成果区分为[-1, -1, 1, 1, -1, 1]，则强分类器的展望成果为：

加权成果= 0.4236 * (-1) + 0.5432 * (-1) + 0.6789 * 1 ≈ 0.6987

最终的展望类别为sign(0.6987) = 1。