1.AdaBoostClassifier base_estimator:弱分类器对象,默认为CART分类树 DecisionTreeClassifier; algorithm:SAMME和SAMME.R;SAMME表示构建过程中 使用样本集分类效果作为弱分类器的权重;SAMME.R使用对样本集分类的预测概率大小作为弱分类器的权重。由于SAMME.R使用了连续的概率度量值,所以一般迭代比SAMME快,默认参数为SAMME.R;强调:使用SAMME.R必须要求base_estimator指定的弱分类器模型必须支持概率预测,即具有predict_proba方法。 loss:不支持 n_estimat