MATLAB源码：SVM与AdaBoost结合的多输入单输出回归预测

资源摘要信息:"MATLAB实现基于SVM-AdaBoost支持向量机回归结合AdaBoost多输入单输出回归预测（完整源码和数据）" 知识点： 1. 支持向量机(SVM)：支持向量机是一种监督学习方法，用于分类和回归分析。在回归中，SVM被称为支持向量回归(SVR)。SVR试图找到一个函数，这个函数能够最好地根据输入变量预测一个连续的输出值。SVM-AdaBoost是一种集成学习技术，它结合了SVM和支持向量回归(SVR)的优点，并使用AdaBoost算法对多个弱学习器进行加权投票，以得到最终的预测模型。 2. AdaBoost算法：AdaBoost是自适应增强（Adaptive Boosting）的缩写，它是一种广泛使用的机器学习算法，用于提高分类器的性能。在多输入单输出回归预测中，AdaBoost通过重复调整样本权重的方式，使得每次迭代生成的分类器更加关注上一轮分类器错误分类的样本，最终将多个分类器通过加权的方式结合起来，形成一个强分类器。 3. 多输入单输出(MISO)回归预测：在回归预测问题中，多输入单输出指的是模型接收多个输入特征，并输出一个连续值。这种问题常见于各种工程领域，例如，在预测金融市场的股票价格时，输入特征可能包括历史股价、交易量、市场趋势等，输出则是一个预测的股价。 4. MATLAB环境：MATLAB是一种高级编程语言和交互式环境，广泛应用于数值计算、数据分析、算法开发等众多领域。Matlab2018b是该软件的一个版本，用户需要确保环境设置正确，以便顺利执行源码。 5. Excel数据集：Excel是微软开发的一种电子表格程序，用于数据的组织、分析和可视化。在本资源中，Excel数据集是用于训练和测试回归模型的数据源，数据的前7列用作模型的输入特征，最后一列作为模型预测的目标变量。 6. 多指标评价：在模型评估中，使用多个指标可以更全面地衡量模型性能。R2（决定系数）、RMSE（均方根误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）和MAE（平均绝对误差）是常见的回归模型性能评价指标。R2用于衡量模型对数据变异性的解释程度，RMSE、MAPE和MAE则是衡量预测误差的指标。 7. 文件操作和环境配置：文件夹中应包含所有必要的文件，包括源代码、数据集以及可能需要的辅助图像文件。用户需要确保所有文件位于同一目录下，并且文件路径正确设置，以避免出现路径错误导致的运行失败。 8. 字符编码问题：低版本的MATLAB可能无法直接打开特定编码的文件，导致乱码。建议使用记事本打开文件，然后复制内容到目标文件中以解决编码问题。 通过上述知识点，我们可以了解到在给定的文件中，开发者通过MATLAB实现了基于SVM和AdaBoost技术的多输入单输出回归预测模型，并提供了一套完整的源代码和数据集。用户在Matlab2018b环境中，通过正确配置输入输出数据，能够运行主程序并得到模型性能的多指标评价结果。