项目介绍 MATLAB实现基于SVM-GBDT 支持向量机（SVM）结合梯度提升决策树（GBDT）进行多特征分类预测

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MATLAB
实现基于
SVM-GBDT
支持向量机（
SVM）结合梯度提升决策树（
GBDT
）进行多特征分类预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
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GUI设计和代码详解）
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在众多工业与科研场景中，分类预测被广泛用于质量检测、风险预警、医学筛查、故障诊断与用户画像建模。单一模型在复杂数据分布下往往存在局限：线性可分边界处理得出色的模型在非线性区可能出现性能衰减；非参数树模型虽然具备强
大的非线性拟合能力，却可能在边界附近欠稳健。将支持向量机（SVM）的最大间隔思想与梯度提升决策树（GBDT）的逐步残差拟合机制整合，能够在保证判别间隔的同时捕捉高阶非线性关系与特征交互，从而在多源、多尺度、多形态特征的实际数据中获得稳健而准确的分类结果。
SVM依靠核函数构造高维特征映射，在有限样本与高维稀疏设置中通常具备良好的泛化能力；而GBDT通过迭代训练弱学习器，沿着损失函数的负梯度方向逐步逼近最优解，天然适合刻 ...

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关键词：matlab实现 MATLAB matla 支持向量机 atlab