adaboost

机器学习（七）——集成学习（个体与集成、Boosting、Bagging、随机森林RF、结合策略、多样性增强、多样性度量、Python源码）Bagging和随机森林是并行式集成学习方法，通过从原始训练集中采样产生不同的子集来训练基学习器。为了使基学习器具有明显差异，一种可能的做法是对训练样本进行采样，产生出若干个不同的子集，再从每个数据子集中训练出一个基学习器。但是为了保证基学习器效果不是太差，可以使用相互有交叠的子集。

正义的彬彬侠

在AdaBoost中，分类错误的样本的权重会增大在AdaBoost中，分类错误的样本的权重会增大，这是AdaBoost的核心机制之一。在每一轮迭代中，AdaBoost会根据当前弱分类器的表现，调整每个样本的权重：

正义的彬彬侠

在AdaBoost中每轮训练后，为什么错误分类的样本权重会增大e^2αt倍在 AdaBoost 的每一轮迭代中，样本 i i i 的权重更新公式为： w t + 1 , i = w t , i ⋅ exp ⁡ ( − α t y i G t ( x i ) ) Z t w_{t+1,i} = \frac{w_{t,i} \cdot \exp(-\alpha_t y_i G_t(x_i))}{Z_t} wt+1,i=Ztwt,i⋅exp(−αtyiGt(xi))

Python AdaBoost自适应提升算法自适应提升算法（AdaBoost）是一种元算法，它通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提高分类的准确率。在机器学习领域，AdaBoost因其简单、有效且能处理非平衡数据而广受欢迎。本文将详细介绍AdaBoost的理论知识，并通过Python代码实现该算法，代码结构采用面向对象的设计思想，以展示如何优雅地实现和应用AdaBoost模型。

开出南方的花

机器学习篇-day06-集成学习-随机森林 Adaboost GBDT XGBoost集成学习是机器学习中的一种思想，它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型称为弱学习器（基学习器）。训练时，使用训练集依次训练出这些弱学习器，对未知样本进行预测时，使用这些弱学习器联合进行预测

集成学习 #数据挖掘 #Python集成学习是一种机器学习方法，它通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能和稳定性。这种方法的主要思想是“集合智慧”，通过将多个模型（比如决策树、随机森林、梯度提升机等）的预测集成起来，可以减少单个模型的过拟合风险，同时提高对未知数据的泛化能力。

机器学习之心

Adaboost集成学习 | Matlab实现基于CNN-LSTM-Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）Adaboost集成学习 | Matlab实现基于CNN-LSTM-Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）

青春之我_XP

【机器学习系列】深入理解集成学习：从Bagging到Boosting目录一、集成方法的一般思想二、集成方法的基本原理三、构建集成分类器的方法常见的有装袋（Bagging）和提升（Boosting）两种方法

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时序预测 | MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost时间序列预测1.MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost时间序列预测（风电功率预测）； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.data为数据集，excel数据，单变量时间序列数据，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE、RPD多指标评价；

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时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测1.Matlab实现CNN-BiLSTM-Adaboost时间序列预测，卷积双向长短期记忆神经网络结合AdaBoost时间序列预测（风电功率预测）； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.data为数据集，excel数据，单变量时间序列数据，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE、RPD多指标评价；

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分类预测 | Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别1.Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别。 2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多、混淆矩阵图、预测效果图等等 3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。 4.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。

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时序预测 | MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测1.Matlab实现BiLSTM-Adaboost时间序列预测，双向长短期记忆神经网络结合AdaBoost时间序列预测（风电功率预测）； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.data为数据集，excel数据，单变量时间序列数据，BiLSTM_AdaboostTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、RMSE多指标评价；

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回归预测 | MATLAB实现基于BP-Adaboost的BP神经网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测1.MATLAB实现基于BP-Adaboost的BP神经网络结合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7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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分类预测 | MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测1.MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.输入多个特征，分四类，多特征分类预测； 4.data为数据集，excel数据，前12列输入，最后1列输出四类标签，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹。

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分类预测 | MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测1.MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.输入多个特征，分四类，多特征分类预测； 4.data为数据集，excel数据，前12列输入，最后1列输出四类标签，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹。

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分类预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测1.分类预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.输入多个特征，分四类，多特征分类预测； 4.data为数据集，excel数据，前12列输入，最后1列输出四类标签，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹。

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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。

第81步时间序列建模实战：Adaboost回归建模一、写在前面这一期，我们介绍AdaBoost回归。同样，这里使用这个数据：《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome in Jiangsu Province, China》文章的公开数据做演示。数据为江苏省2004年1月至2012年12月肾综合症出血热月发病率。运用2004年1月至2011年12月的数据预

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分类预测 | Matlab实现RBF-Adaboost多特征分类预测1.Matlab实现基于RBF-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.RBF-Adaboost的数据分类预测。运行环境matlab2018及以上。

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分类预测 | MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合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。