Для использования алгоритма AdaBoost для построения взвешенного голосования закономерностей необходимо выполнить следующие шаги: 1

1. Собрать обучающий набор данных, содержащий примеры закономерностей и их метки классов. 1
2. Выбрать базовый алгоритм, который будет использоваться для построения моделей закономерностей. 1 Это может быть любой алгоритм машинного обучения, который может классифицировать примеры на две или более классов. 1
3. Обучить базовый алгоритм на обучающем наборе данных. 1
4. Оценить точность базового алгоритма на обучающем наборе данных и использовать её для расчёта весов для каждой закономерности в наборе данных. 1
5. Обучить следующий базовый алгоритм на обучающем наборе данных с учётом весов закономерностей. 1 При этом веса используются для настройки важности каждой закономерности. 1
6. Повторить шаги 4–5 для каждого базового алгоритма, пока не будет достигнута желаемая точность. 1
7. Собрать голоса каждого базового алгоритма на тестовом наборе данных и использовать веса, рассчитанные в шаге 4, для взвешенного голосования закономерностей. 1
8. Классифицировать примеры в тестовом наборе данных с использованием взвешенного голосования закономерностей. 1

При использовании алгоритма AdaBoost важно правильно выбрать базовый алгоритм, настроить количество итераций и другие гиперпараметры для оптимизации производительности. 4