如何在MATLAB中创建使用特定弱学习器的Ensemble模型？

在MATLAB中创建使用特定弱学习器的Ensemble模型，例如集成学习（如AdaBoost或随机森林），通常涉及到以下步骤：

1. **加载弱学习器**：
确保你已经安装了对应弱学习器的工具箱，如`statisticalLearning`（对于支持向量机）或`neuralNetworks`（对于神经网络）。使用`loadlibrary`或`addpath`来加载必要的库。

2. **选择弱学习器**：
对于AdaBoost，使用`fitcensemble`函数，它允许你指定基础分类器（weak learner），如`AdaBoost.M1`或自定义弱学习器。如果是随机森林，可以使用`TreeBagger`。

   % 例子：使用决策树作为弱学习器
   weakLearner = 'treebagger';
   ensembleModel = fitcensemble(X, Y, 'Method', weakLearner);

3. **训练Ensemble模型**：
提供特征矩阵`X`和目标变量`Y`作为输入，`fitcensemble`会自动训练弱学习器并组合成强学习器。

4. **验证模型**：
使用交叉验证或训练集/测试集划分评估模型性能。例如，使用`crossval`或`kfoldLoss`函数。

5. **预测**：
训练完成后，使用`predict`函数对新数据进行预测。

% 预测新数据
newData = ...; % 新的数据集
predictedLabels = predict(ensembleModel, newData);