rf-adaboost

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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。 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

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回归预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入单输出回归预测1.MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入单输出回归预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测； 4.data为数据集，excel数据，前5列输入，最后1列输出，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MAE、MAPE多指标评价。

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多维时序 | Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测1.Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测（完整源码和数据) 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

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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。