Two-stage TrAdaBoost.R2 的MATLAB代码

Two-stage TrAdaBoost.R2 是一种改进的Adaboost算法，它采用两阶段训练过程，第一阶段使用原始的AdaBoost.R2，第二阶段则是通过调整样本权重来进一步提升模型性能。以下是使用 MATLAB 编程语言实现 Two-stage TrAdaBoost.R2 的基本步骤：

% 导入所需库
addpath('statlearn'); % 假设statlearn工具箱已经安装

% 准备数据
load fisheriris; % 加载鸢尾花数据集作为示例
X = meas;
Y = species;

% 初始化TrAdaBoost.R2参数
num_trees = 50; % 树的数量
alpha_1 = 1; % 第一阶段的学习率
alpha_2 = 0.5; % 第二阶段的学习率
T1 = adaboost(X, Y, 'NumLearningCycles', num_trees, 'Alpha', alpha_1); % 第一阶段训练
W = T1.Weights'; % 获取第一阶段样本权重

% 第二阶段开始
T2 = adaboost(X, Y, 'NumLearningCycles', num_trees, 'Alpha', alpha_2, 'SampleWeights', W); % 使用调整后的权重再次训练

% 结果保存
model = [T1.Trees, T2.Trees]; % 合并两阶段的决策树

请注意，实际应用中，你可能需要根据数据特性、性能需求等进行参数调整，并添加必要的错误处理和验证部分。