回归预测 | MATLAB实RVM-Adaboost相关向量机集成学习多输入单输出回归预测

预测效果

基本介绍

RVM-Adaboost相关向量机集成学习多输入单输出回归预测是一种先进的机器学习方法，它结合了相关向量机（RVM）和Adaboost集成学习的优势，用于处理多输入单输出的回归预测问题。

一、相关向量机（RVM）
相关向量机是一种基于稀疏贝叶斯方法的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。与传统的支持向量机（SVM）相比，RVM具有更稀疏的解，即它仅选择少数的关键样本点作为支持向量，从而降低了模型的复杂度和计算量，并提升了泛化能力。RVM通过最大化模型证据来学习超参数和权重，并提供预测的不确定性估计，这使得它在处理复杂数据时具有更高的准确性和鲁棒性。

二、Adaboost集成学习
Adaboost是一种常用的集成学习算法，它通过迭代训练一系列弱学习器，并将它们组合成一个强学习器来提高预测精度。在每次迭代中，Adaboost都会根据前一个弱学习器的错误率来调整样本权重，使得错误率较高的样本在后续迭代中得到更多关注。最终，Adaboost将多个弱学习器的预测结果进行加权平均，得到最终的预测结果。这种方法能够有效降低单个模型的过拟合风险，提高整体的预测精度和鲁棒性。

三、RVM-Adaboost多输入单输出回归预测
将RVM与Adaboost结合用于多输入单输出的回归预测问题，可以充分发挥两者的优势。具体实现步骤如下：

数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、特征提取和数据标准化等步骤。对于多输入单输出的回归预测问题，需要提取与输出变量相关的多个输入特征，并进行适当的预处理以确保数据的质量和一致性。
特征选择：选择合适的特征对于提高预测精度至关重要。可以采用相关性分析、主成分分析（PCA）等方法进行特征选择，去除冗余和不相关的特征，提高模型效率。
模型构建：利用Matlab等机器学习工具箱构建RVM和Adaboost模型。首先训练多个RVM模型作为弱学习器，每个RVM模型使用不同的样本权重。这些权重由Adaboost算法根据前一次迭代的预测结果进行调整。
模型训练与参数优化：在训练过程中，需要对RVM模型的参数（如核函数类型、核参数等）进行优化。常用的参数优化方法包括网格搜索、交叉验证等。同时，也需要对Adaboost算法的参数（如迭代次数）进行调整，以达到最佳预测效果。
预测与评估：利用训练好的RVM-Adaboost模型对测试集进行预测，并使用合适的评价指标（如均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE、R方等）来评估模型的预测精度。

程序设计

• 完整代码：MATLAB实RVM-Adaboost相关向量机集成学习多输入单输出回归预测

%%  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  
addpath(genpath(pwd))
%% 导入数据
data =  readmatrix('day.csv');
data = data(:,3:16);
res=data(randperm(size(data,1)),:);    %此行代码用于打乱原始样本，使训练集测试集随机被抽取，有助于更新预测结果。
num_samples = size(res,1);   %样本个数% 训练集和测试集划分
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm=1001.2014.3001.5501