分类预测 | Matlab实现基于BP-Adaboost数据分类预测
目录
效果一览
基本介绍
1.Matlab实现基于BP-Adaboost数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
2.多特征输入模型，直接替换数据就可以用。
3.语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。
4.分类效果图，混淆矩阵图。
5.BP-Adaboost的数据分类预测。
运行环境matlab2018及以上。
研究内容
BP-AdaBoost是一种将BP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。BP-AdaBoost算法的基本思想是将BP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BP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。
程序设计
- 完整程序和数据下载方式私信博主回复Matlab实现基于BP-Adaboost数据分类预测。
clike
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );
t_train = T_train;
t_test = T_test ;
%% 特征选择
k = 9; % 保留特征个数
[save_index, mic] = mic_select(p_train, t_train, k);
%% 输出选择特征的对应序号
disp('经过特征选择后，保留9个特征的序号为：')
disp(save_index')
%% 特征重要性
figure
bar(mic)
xlabel('输入特征序号')
ylabel('最大互信息系数')
%% 特征选择后的数据集
p_train = p_train(save_index, :);
p_test = p_test (save_index, :);
%% 输出编码
t_train = ind2vec(t_train);
t_test = ind2vec(t_test );
%% 创建网络
net = newff(p_train, t_train, 5);
%% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000; % 最大迭代次数
net.trainParam.goal = 1e-6; % 误差阈值
net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率
%% 训练网络
net = train(net, p_train, t_train);
%% 数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1);
T_sim2 = vec2ind(t_sim2);
%% 性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train)) / M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test )) / N * 100 ;
%% 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参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502