标签： machine-learning classification decision-tree adaboost
是否有任何好的教程解释如何在构建样本训练集的决策树的连续迭代期间对样本进行加权？我想具体说明在构造第一个决策树之后如何分配权重。
决策树是使用信息增益作为锚来设计的，我想知道由于前一次迭代中的错误分类被加权，这会如何受到影响。
非常感谢任何好的教程/示例。
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A Short Introduction to Boosting提供了使用Quinlan的C4.5决策树模型的AdaBoost算法示例。