QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 3407|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

[代码资源] 基于BP_Adaboost的强预测器预测(有数据有解释)

[复制链接]
字体大小: 正常 放大

1186

主题

4

听众

2924

积分

该用户从未签到

跳转到指定楼层
1#
发表于 2023-10-16 09:51 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
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:
% k8 N# |- ~3 _  _/ l1.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。
2 w7 t/ z' u# P% P8 n2.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。8 l# y; d/ R1 W+ A
3.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。
) D1 q8 I1 N- t4.测试数据预测:对测试集使用训练好的弱预测器进行预测。" L* {4 U( t9 i
5.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。
5 R8 V6 V- f" B6 r$ Y6.计算弱预测器权重:根据误差计算弱预测器的权重 at。
' y& x4 f2 K. T" l& C7.归一化样本权重:对样本权重进行归一化。3 t& c* t0 I  ]( Q4 m
8.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。+ [0 r6 `: O2 |3 h- X4 x) I0 p, O4 _
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。
( f( `+ g- i  q. m# b7 K2 Y& h; {! v" a0 h, q0 y  H1 E/ I3 I
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。
2 Q; D+ H! L; m5 [7 ^7 c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。
' J' G. C8 _7 m: k" Q: X! S5 {+ e* Y/ l; I" `- R5 N3 F& e
具体代码在附件中,/ o% S/ i# Z: S+ Y2 i: ~2 i. r
/ Q7 k3 l+ A- Y; R' e0 s

# [6 \- Z5 R. k# p2 r2 l$ \- {

data1.mat

45.31 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 1 点体力  [记录]  [购买]

data.mat

11.54 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 1 点体力  [记录]  [购买]

chapter5_1.pdf

74.97 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 1 点体力  [记录]  [购买]

Bp_Ada_Fore.m

3.67 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 1 点体力  [记录]  [购买]

zan
转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏0 支持支持0 反对反对0 微信微信
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

qq
收缩
  • 电话咨询

  • 04714969085
fastpost

关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

蒙公网安备 15010502000194号

Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

GMT+8, 2026-4-27 20:17 , Processed in 0.453897 second(s), 54 queries .

回顶部