adaboost回归算法matlab

以下是在 MATLAB 中实现 AdaBoost 回归算法的示例代码：

假设我们有一个数据集，其中包含两个特征（X1和X2）和一个目标变量（Y）。我们将使用 AdaBoost 回归算法来预测目标变量。

首先，我们导入数据集：

load('dataset.mat'); % 导入数据集
X = dataset(:, [1, 2]); % 特征
Y = dataset(:, 3); % 目标变量

然后，我们使用 AdaBoost 回归算法训练模型：

numIter = 50; % 迭代次数
model = fitensemble(X, Y, 'AdaBoostM2', numIter, 'Tree'); % 训练模型

在这个示例中，我们使用了 'AdaBoostM2' 作为集成方法，使用了决策树作为弱学习器。可以根据需要选择其他的弱学习器。

最后，我们可以使用训练好的模型来进行预测：

Y_pred = predict(model, X); % 预测

这里，我们使用训练集中的数据进行预测。在实际应用中，应该使用独立的测试集来评估模型的性能。

完整的示例代码如下：

load('dataset.mat'); % 导入数据集
X = dataset(:, [1, 2]); % 特征
Y = dataset(:, 3); % 目标变量

numIter = 50; % 迭代次数
model = fitensemble(X, Y, 'AdaBoostM2', numIter, 'Tree'); % 训练模型

Y_pred = predict(model, X); % 预测

% 绘制结果
scatter3(X(:, 1), X(:, 2), Y);
hold on;
scatter3(X(:, 1), X(:, 2), Y_pred, 'r');
xlabel('X1');
ylabel('X2');
zlabel('Y');
legend('真实值', '预测值');