MATLAB的AdaBoost-BP的预测代码

以下是MATLAB中用AdaBoost-BP进行预测的示例代码：

% 加载数据
load('data.mat');

% 分割数据为训练集和测试集
trainIdx = 1:2:size(data, 1);
testIdx = 2:2:size(data, 1);
trainData = data(trainIdx, :);
testData = data(testIdx, :);

% 配置AdaBoost-BP模型
numClassifiers = 10; % 分类器数量
maxEpochs = 100; % BP最大迭代次数
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层大小
ensemble = fitensemble(trainData(:, 1:end-1), trainData(:, end), 'AdaBoostM1', numClassifiers, 'Tree');
network = feedforwardnet(hiddenLayerSize);
network.trainFcn = 'trainscg';
network.trainParam.max_fail = 6;
network.trainParam.epochs = maxEpochs;

% 训练分类器
for i = 1:numClassifiers
    % 获取当前分类器的权重
    weight = ensemble.TrainedWeights(i);
    % 为当前分类器生成训练数据集
    trainDataWeighted = datasample(trainData, size(trainData, 1), 'Replace', true, 'Weights', weight);
    % 训练BP网络
    network = train(network, trainDataWeighted(:, 1:end-1)', trainDataWeighted(:, end)');
    % 保存当前分类器
    classifiers{i} = network;
end

% 对测试集进行预测
predictions = zeros(size(testData, 1), 1);
for i = 1:size(testData, 1)
    % 对每个分类器进行预测
    output = zeros(numClassifiers, 1);
    for j = 1:numClassifiers
        output(j) = classifiers{j}(testData(i, 1:end-1)');
    end
    % 使用AdaBoost算法进行加权投票
    predictions(i) = sign(sum(output .* ensemble.TrainedWeights));
end

% 计算预测准确率
accuracy = sum(predictions == testData(:, end)) / size(testData, 1);

其中，`data.mat`是一个包含训练数据和测试数据的MATLAB数据文件。训练数据和测试数据应该分别包含特征和标签，最后一列为标签。`numClassifiers`是分类器的数量，`maxEpochs`是BP算法的最大迭代次数，`hiddenLayerSize`是BP网络的隐藏层大小。在训练过程中，先使用AdaBoost算法对数据进行加权处理，然后使用BP算法训练每个分类器。在预测过程中，对每个分类器进行预测并使用AdaBoost算法进行加权投票。最后计算预测准确率。