Adaboost集成学习 | Matlab实现基于RF-Adaboost随机森林结合Adaboost集成学习时间序列预测

目录

• 效果一览
• 基本介绍
• 模型设计
• 程序设计
• 参考资料

效果一览

基本介绍

Matlab实现基于RF-Adaboost随机森林结合Adaboost集成学习时间序列预测。基于RF-Adaboost（随机森林结合Adaboost集成学习）的时间序列预测方法结合了随机森林在处理高维数据和复杂关系方面的优势，以及Adaboost在自适应地提升弱分类器性能方面的特点，从而提高了对时间序列数据的预测准确性。

模型设计

以下是基于RF-Adaboost的时间序列预测的基本框架和步骤：

1. 数据准备
   收集数据：收集相关的时间序列数据。
   划分数据集：将数据划分为训练集和测试集。
2. 构建随机森林模型
   构建决策树：在训练集上构建多个决策树。每个决策树都是在一个随机子样本和随机特征子集上训练的，以增加模型的多样性和稳定性。
   集成决策树：将多个决策树的预测结果进行集成，形成随机森林的预测结果。通常可以通过投票或平均的方式来实现集成。
3. 应用Adaboost进行提升
   初始化权重：为每个训练样本分配相同的初始权重。
   迭代训练：
   训练弱分类器：使用当前权重的训练集来训练随机森林模型作为弱分类器。
   计算误差率：计算弱分类器在训练集上的误差率。
   更新权重：根据误差率更新样本权重，使得误差较大的样本在后续迭代中获得更高的权重。
   计算弱分类器权重：根据弱分类器的误差率计算其权重，误差率越小的分类器权重越大。
   最终模型：结合所有弱分类器的预测结果和它们的权重来形成最终的预测。
4. 预测与评估
   预测：使用训练好的RF-Adaboost模型对测试集进行预测。
   评估：使用合适的评估指标（如均方误差等）来评估模型的性能。
5. 调参与优化
   参数调优：调整随机森林和Adaboost的参数，以优化模型的性能。这可能包括调整决策树的数量、最大深度、Adaboost的迭代次数等。
   特征选择：通过特征选择技术来进一步提高模型的性能，选择对时间序列预测最具影响力的特征。

程序设计

• 完整程序订阅专栏Adaboost集成学习后获取。

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

%% Adaboost增强学习部分
n_trees = 50;
n_layer = 30;
%%  权重初始化%% 
D = ones(1, M) / M;

%%  参数设置
K = 10;                       % 弱回归器个数