我阅读了一些关于Adaboost如何工作的文档，但对此仍有一些疑问。

我还了解到，Adaboost除了对弱分类器进行加权之外，还能从数据中选择最佳特征，并在测试阶段使用这些特征来高效地进行分类。

Adaboost如何从数据中选择最佳特征？

如果我的对Adaboost的理解有误，请纠正我！

回答：

在某些情况下，Adaboost中的弱分类器几乎等同于特征。换句话说，使用单一特征进行分类可以获得略高于随机的表现，因此可以作为弱分类器使用。Adaboost会根据训练数据找到最佳的弱分类器集合，如果弱分类器等同于特征，那么你就能知道哪些特征最有用。

弱分类器类似于特征的一个例子是决策树桩。