回歸預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)SVM-Adaboost集成學習結(jié)合支持向量機多輸入單輸出回歸預(yù)測

基本介紹

SVM-Adaboost集成學習是一種將支持向量機（SVM）與AdaBoost算法相結(jié)合的集成學習方法，用于多輸入單輸出回歸預(yù)測。以下是對該方法的詳細解析：

一、SVM-Adaboost集成學習概述
SVM-Adaboost集成學習結(jié)合了SVM的特征選擇和AdaBoost的加權(quán)組合，旨在提高預(yù)測準確性。SVM作為一種強大的機器學習算法，在回歸預(yù)測領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，尤其擅長處理高維數(shù)據(jù)和非線性關(guān)系。而AdaBoost算法則能夠有效地將多個弱分類器（或回歸器）組合成一個強分類器（或回歸器），從而提升整體預(yù)測精度和泛化能力。

二、SVM-Adaboost集成學習流程
數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始數(shù)據(jù)進行清洗、歸一化和分割等預(yù)處理步驟，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量并提升模型性能。
特征提?。豪肧VM模型對數(shù)據(jù)進行特征提取，得到多個特征向量作為AdaBoost算法的輸入。這一步驟旨在從原始數(shù)據(jù)中提取出對預(yù)測結(jié)果有重要影響的特征。
AdaBoost模型訓練：
初始化樣本權(quán)重，使每個樣本的權(quán)重相等。
迭代訓練多個SVM回歸器，每次迭代都根據(jù)前一次迭代的結(jié)果調(diào)