LSSVM-Adaboost结合Adaboost思想的最小二乘支持向量机多变量回归预测 可直接运行~Mat
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🔥 内容介绍
在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的分类和回归方法。然而，当面对多变量回归问题时，传统的SVM方法可能会遇到一些挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了一种改进的方法，即LSSVM-Adaboost。
LSSVM-Adaboost是将Adaboost算法与最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）相结合的一种方法。Adaboost算法是一种集成学习方法，通过迭代训练多个弱分类器，最终得到一个强分类器。LSSVM是一种基于支持向量机的回归方法，通过最小化目标函数来拟合数据。
LSSVM-Adaboost的基本思想是通过迭代训练多个LSSVM模型，并根据每个模型的预测误差来调整样本权重，从而得到一个更好的回归模型。具体来说，LSSVM-Adaboost的训练过程如下：
初始化样本权重。将所有样本的权重初始化为相等值。
迭代训练LSSVM模型。在每一轮迭代中，根据当前样本权重训练一个LSSVM模型，并计算该模型的预测误差。
计算模型权重。根据每个模型的预测误差，计算该模型的权重。
更新样本权重。根据每个样本在每个模型上的预测误差和模型权重，更新样本的权重。
归一化样本权重。将样本权重归一化，使其总和为1。
终止条件判断。根据预设的终止条件，判断是否终止迭代。
得到最终模型。根据每个模型的权重，得到最终的LSSVM-Adaboost模型。
LSSVM-Adaboost方法的优点是能够处理多变量回归问题，并且具有较好的预测性能。通过迭代训练多个LSSVM模型，并根据每个模型的预测误差来调整样本权重，LSSVM-Adaboost能够逐步提高模型的泛化能力，从而得到更准确的预测结果。
然而，LSSVM-Adaboost方法也存在一些限制和挑战。首先，LSSVM-Adaboost方法的计算复杂度较高，需要迭代训练多个LSSVM模型。其次，LSSVM-Adaboost方法对数据的分布和噪声敏感，如果数据分布不均匀或存在较多噪声，可能会影响模型的性能。
总结而言，LSSVM-Adaboost是一种将Adaboost算法与LSSVM相结合的方法，用于解决多变量回归问题。通过迭代训练多个LSSVM模型，并根据每个模型的预测误差来调整样本权重，LSSVM-Adaboost能够逐步提高模型的泛化能力，从而得到更准确的预测结果。然而，LSSVM-Adaboost方法也存在一些限制和挑战，需要在实际应用中进行综合考虑和评估。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 于霜,丁煜函,刘国海,等.生物发酵过程的LSSVM-Adaboost逆软测量方法[J].计算机与应用化学, 2013, 30(11):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-4160.2013.11.006.
[2] 徐达,武新星,胡俊彪,等.最小二乘支持向量机回归预测模型研究与实现[C]//全国先进制造技术高层论坛暨制造业自动化与信息化技术研讨会.2009.DOI:ConferenceArticle/5aa03808c095d722206a896f.
