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雷达卡
MATLAB
实现基于
RF-Adaboost
随机森林
(RF)
结合AdaBoost
多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着数据科学的快速发展，机器学习在各个领域得到了广泛应用，尤其是在回归分析中，预测模型的准确性和鲁棒性变得越来越重要。回归问题，特别是多输入单输出（
MISO
）回归问题，通常需要处理大量复杂的输入特征，这对模型的准确性和效率提出了更高的要求。传统的回归方法如线性回归、支持向量回归（
SVR）等，虽然在简单的数据集上表现良好，但在处理复杂非线性关系时往往力不从心。因此，如何设计一种能处理复杂数据并提高预测精度的回归方法，成为了机器学习领域中的研究热点。
在众多的回归方法中，随机森林（
RF）和AdaBoost
算法因其优异的性能和较强的泛化能力，被广泛应用于回归预测任务。随机森林作为一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高预测的准确性。
AdaBoost
算法则通过调整样本的权重，逐步提高弱分类器（或回归器）的性能。将这两者结 ...
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