回歸預測 | MATLAB實現SVM-Adaboost集成學習結合支持向量機多輸入單輸出回歸預測

基本介紹

SVM-Adaboost集成學習是一種將支持向量機（SVM）與AdaBoost算法相結合的集成學習方法，用于多輸入單輸出回歸預測。以下是對該方法的詳細解析：

一、SVM-Adaboost集成學習概述
SVM-Adaboost集成學習結合了SVM的特征選擇和AdaBoost的加權組合，旨在提高預測準確性。SVM作為一種強大的機器學習算法，在回歸預測領域展現出顯著優勢，尤其擅長處理高維數據和非線性關系。而AdaBoost算法則能夠有效地將多個弱分類器（或回歸器）組合成一個強分類器（或回歸器），從而提升整體預測精度和泛化能力。

二、SVM-Adaboost集成學習流程
數據預處理：對原始數據進行清洗、歸一化和分割等預處理步驟，以確保數據質量并提升模型性能。
特征提取：利用SVM模型對數據進行特征提取，得到多個特征向量作為AdaBoost算法的輸入。這一步驟旨在從原始數據中提取出對預測結果有重要影響的特征。
AdaBoost模型訓練：
初始化樣本權重，使每個樣本的權重相等。
迭代訓練多個SVM回歸器，每次迭代都根據前一次迭代的結果調