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

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

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：
RF-AdaBoost是一种将RF和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法，旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言，AdaBoost则是一种集成学习方法，它将多个弱分类器组合起来形成一个强分类器，其中每个分类器都是针对不同数据集和特征表示训练的。RF-AdaBoost算法的基本思想是将RF作为基模型，利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言，我们可以训练多个RF模型，每个模型使用不同的数据集和特征表示，然后将它们的预测结果组合起来，形成一个更准确和鲁棒的模型。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。

%%  数据排序
[T_train, index_1] = sort(T_train);
[T_test , index_2] = sort(T_test );

T_sim1 = T_sim1(index_1);
T_sim2 = T_sim2(index_2);

%%  绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
grid

figure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
grid

%%  混淆矩阵
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
    
figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38

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