【AdaBoostClassifier】
Adaboost-参数：
base_estimator:基分类器，默认是决策树，在该分类器基础上进行boosting，理论上可以是任意一个分类器，但是如果是其他分类器时需要指明样本权重。
n_estimators:基分类器提升（循环）次数，默认是50次，这个值过大，模型容易过拟合；值过小，模型容易欠拟合。
learning_rate:学习率，表示梯度收敛速度，默认为1，如果过大，容易错过最优值，如果过小，则收敛速度会很慢；该值需要和n_estimators进行一个权衡，当分类器迭代次数较少时，学习率可以小一些，当迭代次数较多时，学习率可以适当放大。
algorithm:boosting算法，也就是模型提升准则，有两种方式SAMME, 和SAMME.R两种，默认是SAMME.R，两者的区别主要是弱学习器权重的度量，前者是对样本集预测错误的概率进行划分的，后者是对样本集的预测错误的比例，即错分率进行划分的，默认是用的SAMME.R。
random_state:随机种子设置。
关于Adaboost模型本身的参数并不多，但是我们在实际中除了调整Adaboost模型参数外，还可以调整基分类器的参数，关于基分类的调参，和单模型的调参是完全一样的，比如默认的基分类器是决策树，那么这个分类器的调参和我们之前的Sklearn参数详解——决策树是完全一致。
Adaboost-对象
estimators_:以列表的形式返回所有的分类器。
classes_:类别标签
estimator_weights_:每个分类器权重
estimator_errors_:每个分类器的错分率，与分类器权重相对应。
feature_importances_:特征重要性，这个参数使用前提是基分类器也支持这个属性。
Adaboost-方法
decision_function(X):返回决策函数值（比如svm中的决策距离）
fit(X,Y):在数据集（X,Y）上训练模型。
get_parms():获取模型参数
predict(X):预测数据集X的结果。
predict_log_proba(X):预测数据集X的对数概率。
predict_proba(X):预测数据集X的概率值。
score(X,Y):输出数据集（X,Y）在模型上的准确率。
staged_decision_function(X):返回每个基分类器的决策函数值
staged_predict(X):返回每个基分类器的预测数据集X的结果。
staged_predict_proba(X):返回每个基分类器的预测数据集X的概率结果。
staged_score(X, Y):返回每个基分类器的预测准确率。