【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型(含不同模型权重)

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型(含不同模型权重)

引言

文章使用Boost集成学习方法,对多个机器学习模型进行融合,并通过算法得到对应权重。

因暂时精力有限,仅展示了测试集预测结果,以及有限的机器学习算法模型,包括不同核函数的支持向量机svm(linear、gaussian)、不同NumNeighbors值的K邻近KNN算法以及决策树算法。

后期将不定期更新训练集预测效果、多种机器学习算法以及多种集成算法的结果。

一、分类预测

1、数据设置:

12特征变量,1因变量,4分类

clike 复制代码
%%  1.清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
%%  2.导入数据
res = xlsread('数据集C.xlsx');

%%  3.划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%%  4.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 ;

2、训练学习器

Learner = {'SVM(线性)', 'SVM(高斯)', 'KNN(1)', 'KNN(2)', 'KNN(3)', '决策树'}

3、集成结果

二、回归预测

1、数据设置:

7特征变量,1因变量

clike 复制代码
%%  1.清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  2.导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  3.划分训练集和测试集
temp = randperm(103);

P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';
T_train = res(temp(1: 80), 8)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(81: end), 1: 7)';
T_test = res(temp(81: end), 8)';
N = size(P_test, 2);

%%  4.数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

2、训练学习器

Learner = {'SVM(线性)', 'SVM(高斯)', '决策树'};

3、集成结果

三、代码获取

1.阅读首页置顶文章

2.关注CSDN

3.根据自动回复消息,回复"96期"以及相应指令,即可获取对应下载方式。

相关推荐
阡之尘埃4 小时前
Python数据分析案例61——信贷风控评分卡模型(A卡)(scorecardpy 全面解析)
人工智能·python·机器学习·数据分析·智能风控·信贷风控
其实吧37 小时前
基于Matlab的图像融合研究设计
人工智能·计算机视觉·matlab
Java Fans8 小时前
深入了解逻辑回归:机器学习中的经典算法
机器学习
慕卿扬9 小时前
基于python的机器学习(二)—— 使用Scikit-learn库
笔记·python·学习·机器学习·scikit-learn
夏天里的肥宅水10 小时前
机器学习3_支持向量机_线性不可分——MOOC
人工智能·机器学习·支持向量机
Troc_wangpeng11 小时前
机器学习的转型
人工智能·机器学习
小言从不摸鱼11 小时前
【NLP自然语言处理】深入解析Encoder与Decoder模块:结构、作用与深度学习应用
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·自然语言处理·transformer·1024程序员节
小码贾12 小时前
评估 机器学习 回归模型 的性能和准确度
人工智能·机器学习·回归·scikit-learn·性能评估
HyperAI超神经14 小时前
突破1200°C高温性能极限!北京科技大学用机器学习合成24种耐火高熵合金,室温延展性极佳
人工智能·深度学习·机器学习·数据集·ai4s·材料学·合金
Matlab程序猿小助手15 小时前
【MATLAB源码-第208期】基于matlab的改进A*算法和传统A*算法对比仿真;改进点:1.无斜穿障碍物顶点2.删除中间多余节点,减少转折。
开发语言·嵌入式硬件·算法·matlab·机器人