أدابوست (AdaBoost) هي خوارزمية للتعليم الآلي صاغها Yoav Freund و Robert Schapire الذي فازا بجائزة Gödel 2003 عن عملهما. و يمكن استخدامها مع العديد من الأنواع الأخرى من خوارزميات التعلم لتحسين الأداء.
تعزيز التكيف حساس للبيانات الصاخبة والقيم المتطرفة. في بعض المشكلات ، قد تكون أقل عرضة لمشكلة التحمل من خوارزميات التعلم الأخرى.
المتعلمين فرديا من الممكن ان يكونوا ضعفاء, لكن طالما كان الأداء لكل متعلم أفضل بقليل من التخمين العشوائي, بعد ذلك النموذج النهائي من الممكن أن يثبت انه متعلم بكفاءة.
واحدة من الخوارزميات التي تستخدم تعزيز التكيف في أشجار القرار و أشجار القرار تعتبر متعلم ضعيف. غالبا تعتبر كواحدة من أفضل المصنفات خارج الصندوق. عندما يستخدم مع شجرة التعليم فان عينة التدريب يتم تغذيتها إلى خوارزمية شجرة النمو. لذلك لاحقا الشجرات تميل للتركيز على التصانيف الأصعب للمشاكل.