回归预测 | MATLAB基于RF-Adaboost多输入单输出回归预测
目录
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- 回归预测 | MATLAB基于RF-Adaboost多输入单输出回归预测
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- 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
%% 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