机器学习实战之AdaBoost元算法（二）AdaBoost算法_nav 第1关:我的格言头歌

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1 基于单层决策树构建弱分类器

单层决策树（decision stump，也称为决策树桩） 是一种简单的决策树，它仅基于单个特征来做决策。

创建adaboost.py文件，编写代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def loadSimpData():
    datMat = np.matrix([[1. , 2.1], [2. , 1.1], [1.3, 1. ], [1. , 1. ], [1.5 , 1.6 ]])
    classLabels = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0]
    return datMat, classLabels
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由数据集示意图可以看出，从某个坐标轴上选择一个值（即选择一条与坐标轴平行的直线）将所有的蓝色点和橙色点分开是不可能的。这是单层决策树难以处理的一个著名问题。

通过使用多棵单层决策树，就可以构建出一个能够对该数据集完全正确分类的分类器。

伪代码：

将最小错误率minError设为+inf
对数据集中的每一个特征（第一层循环）：
	对每个步长（第二层循环）：
		对每个不等号（第三层循环）：
			建立一棵单层决策树并利用加权数据集对它进行测试
			如果错误率低于minError，则将当前单层决策树设为最佳单层决策树
返回最佳单层决策树
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def stumpClassify(dataMatrix, dimen, threshVal, threshIneq):
#通过阈值比较对数据进行分类  threshVal：阈值   threshIneq：标志
    retArray = np.ones((np.shape(dataMatrix)[0], 1))
    if threshIneq == 'lt':
        retArray[dataMatrix[:, dimen] 
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