《表2 不同节点个数Adaboost-Tree的分类准确率》

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《AdaBoost算法在矿井突水水源的荧光光谱识别中的研究》

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使用Adaboost-Tree对从所有光谱数据中随机选取作为训练集的360组光谱数据进行建模，同样的使用测试集测试模型的识别效果。初始化样本权重D1（x），迭代次数T设定150，将作为弱分类器的决策树的节点个数设置为N。在不同节点个数下Adaboost-Tree分类器对应的分类准确率如表2所示。