回归预测 | MATLAB基于RF-Adaboost多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB基于RF-Adaboost多输入单输出回归预测

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    • 回归预测 | MATLAB基于RF-Adaboost多输入单输出回归预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果


基本介绍

回归预测 | MATLAB基于RF-Adaboost多输入单输出回归预测。

1.Matlab实现RF-Adaboost随机森林集成学习多输入单输出回归预测(Matlab完整源码和数据)。

2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价,运行环境Matlab2023b及以上。

3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计

程序设计

clike 复制代码
%%  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  
addpath(genpath(pwd))
%% 导入数据
data =  readmatrix('day.csv');
data = data(:,3:16);
res=data(randperm(size(data,1)),:);    %此行代码用于打乱原始样本,使训练集测试集随机被抽取,有助于更新预测结果。
num_samples = size(res,1);   %样本个数


% 训练集和测试集划分
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度


P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%  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);

参考资料

1\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm=1001.2014.3001.5501 \[2\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm=1001.2014.3001.5501

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