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标题: 基于BP_Adaboost的强预测器预测（有数据有解释） [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2023-10-16 09:51
标题: 基于BP_Adaboost的强预测器预测（有数据有解释）
下面代码为BP_Adaboost的强预测器预测，这段代码实现了一个集成学习方法，类似于 AdaBoost，用于组合多个弱预测器以构建一个强预测器，然后用于处理分类问题。以下是代码的主要步骤：: A! T4 A( e. Y
1.权重初始化：首先，生成一个随机排序的索引向量 n 以重新排列样本数据，然后选择前 1900 个样本用作训练集，后 100 个样本用作测试集。初始化样本权重 D，开始时所有样本的权重均等。' x$ F! M6 v- e* V5 }
2.数据准备：对训练数据进行归一化处理，以及初始化参数和变量。
- M- n; Z) e# z% l3 d2 Q% r& a3.弱预测器训练：使用神经网络（具有5个神经元的多层感知器）训练一个弱预测器，采用训练参数设置，如训练周期和学习率。然后，使用该弱预测器进行训练集的预测，并计算训练误差。
, e: X, d1 Z* u3 j4.测试数据预测：对测试集使用训练好的弱预测器进行预测。
% K1 I7 T( M" L2 o' }3 I  e4 }6 y5.根据误差调整权重：计算每个样本的误差，如果误差较大（大于0.2），则增加相应样本的权重，否则保持不变。
& G! ]1 ^$ v0 E/ m8 ~6.计算弱预测器权重：根据误差计算弱预测器的权重 at。
; {1 y9 N( u+ f, e1 v4 p% k7.归一化样本权重：对样本权重进行归一化。
: I7 Z, t; t) g& a5 `5 F% F8.强预测器预测：对多个弱预测器的输出进行加权组合，得到强预测器的输出。; ~! F; Y. Y/ F$ S4 M; ^' }
9.结果统计：计算强预测器在测试集上的误差，绘制误差图形，以及对多个弱预测器的误差进行分析和图形绘制。- t* P" m6 @3 G) W- M2 Q3 j

* Y$ W+ r, _# p. N2 a/ T最后，代码还包含了一个网页链接 www.matlabsky.com，这可能是与 MATLAB 或代码相关的外部资源或文档链接。1 j3 \/ N' _2 {; R
总之，这段代码实现了一种基于集成学习的分类方法，通过组合多个弱预测器的输出来提高整体的分类性能。1 t  }1 i) q: k7 ~  c' [( d1 ^5 O

+ A: L$ G, E( `2 y  p) F8 P具体代码在附件中，
0 z* R; B" b( v& U4 e$ ^. u! `4 {. L

# c$ f7 \  v& u# x2 {

data1.mat

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data.mat

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chapter5_1.pdf

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Bp_Ada_Fore.m

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