分类预测 | MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测

预测效果

基本介绍

1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合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

SVM-Adaboost支持向量机结合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，其主要思想是将支持向量机（SVM）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SVM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，SVM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SVM-Adaboost支持向量机结合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?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501