杭州市钱江新城投资集团有限公司征集网站建设合作单位的公告,做百度推广销售怎么找客户,重庆忠县网站建设公司哪家好,杭州网络推广公司分类预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输…分类预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测 2.运行环境为Matlab2018b 3.输入多个特征分四类预测 4.data为数据集excel数据前多列输入最后输出四类标签主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹 5.可视化展示分类准确率。 模型描述 RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法其主要思想是将t随机森林RF和AdaBoost算法相结合通过多输入模型进行预测。 具体流程如下 数据预处理对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。 特征提取利用RF模型对数据进行特征提取得到多个特征向量作为AdaBoost算法的输入。 AdaBoost模型训练利用AdaBoost算法对多个特征向量进行加权组合得到最终的预测结果。 模型评估对预测结果进行评估。 模型优化根据评估结果对模型进行优化可以尝试调整模型的参数、改变AdaBoost算法的参数等。 预测应用将优化后的模型应用于实际预测任务中进行实时预测。 该方法的优点在于RF模型可以提取数据特征而AdaBoost算法可以有效地利用多个特征向量进行加权组合提高预测准确率。同时该方法不仅适用于单一数据源的预测任务也可以应用于多数据源的集成预测任务中。缺点在于该方法对数据量和计算资源的要求较高需要大量的训练数据和计算能力。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信回复RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入分类预测。
%% 预测
t_sim1 predict(net, p_train);
t_sim2 predict(net, p_test ); %% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);%% 均方根误差
error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%% 相关指标计算
% R2
R1 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;disp([训练集数据的R2为, num2str(R1)])
disp([测试集数据的R2为, num2str(R2)])% MAE
mae1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp([训练集数据的MAE为, num2str(mae1)])
disp([测试集数据的MAE为, num2str(mae2)])%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train));
MAPE2 mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test));disp([训练集数据的MAPE为, num2str(MAPE1)])
disp([测试集数据的MAPE为, num2str(MAPE2)])% MBE
mbe1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mbe2 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ N ;disp([训练集数据的MBE为, num2str(mbe1)])
disp([测试集数据的MBE为, num2str(mbe2)])%均方误差 MSE
mse1 sum((T_sim1 - T_train).^2)./M;
mse2 sum((T_sim2 - T_test).^2)./N;disp([训练集数据的MSE为, num2str(mse1)])
disp([测试集数据的MSE为, num2str(mse2)])参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
