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标题: 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模 [打印本页]

作者: 2744557306    时间: 2023-10-20 15:35
标题: 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模
这段MATLAB代码实现了一个基于AdaBoost(自适应增强)算法的分类器。以下是代码的主要步骤及其功能的中文解释:
# J, U- D; M" t5 a4 x; Z5 i/ h1.清空环境变量:脚本开始时清空MATLAB环境,以删除任何现有的变量或数据。
& N6 a6 U4 A! `" H" R8 h2 D2 y2.数据加载:加载用于分类任务的训练和测试数据。input_train、output_train、input_test和output_test是训练和测试数据。
6 b- S& @' ?2 v! k3.权重初始化:初始化权重向量D,将相同的权重分配给所有训练样本。
& r) l! g- U' W# D* k* [4.弱分类器分类(Boosting):脚本执行了K次迭代的AdaBoost算法。在每次迭代中,它执行以下操作:
  r/ |! \9 d8 N! H. a; L! wa. 使用mapminmax对训练数据进行归一化。
, z1 Q+ v- b) C* L$ R& Cb. 定义一个包含6个隐藏神经元的神经网络(newff),设置训练参数和最小化误差的目标。8 H+ f$ E( |4 X. k! r, i# Y
c. 在归一化的训练数据上训练神经网络。+ U6 Q) M& E6 i& c3 X
d. 使用训练好的神经网络对训练数据和测试数据进行预测。/ Y: x2 ~4 J* m- D
e. 计算训练数据预测的误差,并基于这些误差更新权重向量D。
8 A3 d5 `) X; X: \$ l* u1 J0 i+ d& ?f. 基于误差计算当前弱分类器的权重at(i)。
- f* f. {  [: n3 tg. 更新D中的权重并进行归一化。
" I7 M, y- U: p+ T% ~, \7 b7 j! e5.强分类器分类:在训练所有弱分类器之后,计算最终输出,其为弱分类器的加权组合,其中at(i)是第i个弱分类器的权重。
, ~7 T" N9 o" {% C5 K$ r' C6 L6.分类结果统计:脚本计算并显示了强分类器性能的统计信息,包括每个类别的错误数量、总错误数量以及分类错误率。
+ U" F/ T. P) R" l  q8 X% E( y7.绘图:脚本绘制了强分类器的分类结果以及实际测试数据。
3 i. ?5 A/ c4 [, B* L; l8.弱分类器性能统计:它还提供了每个弱分类器性能的统计信息。
3 C* l( b; U" S2 o# Z9.显示分类错误率:最后,脚本显示了强分类器的分类错误率和弱分类器的平均分类错误率。
% E  w( [* C  `: M6 b
7 J) {" |, _( j7 d8 _: @+ J$ {4 e; g& X* m% f9 Q7 q

. }. J; n0 _# F1 r2 U: c" s2 o
5 z" @: ^& s- P0 \% d) ?

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