net = fitensemble(p_train', t_train', Method, NumTrees, 'Tree'); 如何换成不一样的弱学习器

在MATLAB中，`fitensemble`函数用于构建基于决策树的Ensemble模型，如AdaBoost（默认使用`AdaBoost.M1`算法）或随机森林（`'Tree'`）。如果你想要换用其他的弱学习器，比如支持向量机（SVM）、神经网络或其他机器学习模型，你需要做以下几个步骤：

1. **确认所需的弱学习器**：首先确定你想使用的弱学习器类型。假设我们想使用KNN（K近邻）作为弱学习器。

2. **更改`Method`参数**：
将`Method`参数从`'Tree'`改为表示该弱学习器的字符串。对于KNN，在这里你可以使用`'knn'`或`'ClassificationKNN'`。注意，不同的弱学习器可能有不同的名称，具体取决于你安装的工具箱。

   Method = 'knn'; % 使用KNN作为弱学习器

3. **使用适当的弱学习器函数**：
KNN在统计学习工具箱中可以用`fitcknn`函数。如果你的特征矩阵`p_train`是一个向量，需要先将其转换为行向量。如果还没有安装统计学习工具箱，记得先安装。

   if strcmp(Method, 'knn')
       knnModel = fitcknn(p_train, t_train, 'NumNeighbors', NumTrees);
   end

4. **构建Ensemble模型**：
如果KNN模型已经准备好，你可以将这个弱学习器传递给`fitensemble`，其他参数保持不变。

   ensembleModel = fitensemble(p_train', t_train', knnModel, NumTrees, 'Method', Method);

请注意，每个弱学习器可能需要额外的参数来配置其行为，比如`NumNeighbors`（KNN中的邻居数）。在上述代码中，`NumTrees`通常表示的是KNN的叶子节点数量而非实际的决策树数量，因为KNN并不是由多个决策树构成。