MATLAB如何将AdaBoost的弱学习器更改为SVM

在MATLAB中，AdaBoost算法通常结合弱学习器来提升预测性能。默认情况下，AdaBoost会使用`fitensemble`函数中的“弱”分类器，如决策树。如果你想将其更改为支持向量机（SVM），你需要先创建SVM模型，然后再将其添加到AdaBoost算法中。

以下是如何使用SVM作为AdaBoost弱学习器的基本步骤：

1. **准备数据**：

   p_train = ...; % 训练样本特征矩阵
   t_train = ...; % 训练样本标签

2. **创建SVM分类器**：

   svmModel = fitcsvm(p_train, t_train, 'Options', ...); % 设置SVM选项，如线性核或RBF核

3. **初始化AdaBoost结构**：

   adaboostMdl = AdaBoostMdl('Distribution', 'uniform', 'NumLearningCycles', numTrees, 'WeakLearnernode', 'svmModel'); % numTrees是你想要的迭代次数

4. **训练AdaBoost**：

   [boostedSvmMdl, ~] = adaboost(adaboostMdl, p_train, t_train);

注意：在`AdaBoostMdl`中，`WeakLearnernode`选项指定了弱学习器类型。这里是`'svmModel'`表示使用之前创建的SVM模型。

5. **验证和评估模型**：

   y_pred = predict(boostedSvmMdl, p_test); % 测试集预测