Алгоритм AdaBoost может использоваться для построения взвешенного голосования закономерностей, но это довольно сложное и не тривиальное задание. В общем случае алгоритм AdaBoost строит композицию базовых алгоритмов, используя взвешивание объектов обучающей выборки и итеративно адаптирует базовые алгоритмы к получаемому на каждом шаге классификатору.
Чтобы использовать алгоритм AdaBoost для построения взвешенного голосования закономерностей, нужно использовать базовые алгоритмы, которые умеют прогнозировать закономерности, и настроить взвешивание таким образом, чтобы каждый базовый алгоритм имел соответствующий вес в голосовании. Это довольно сложно и требует глубокого понимания алгоритма AdaBoost и базовых алгоритмов