代码原理
基于SVM-Adaboost的数据回归预测结合了支持向量机（SVM）和Adaboost两种算法的特点，可以有效处理回归问题。下面是其简单原理及流程：
1.支持向量机（SVM）简介：
SVM 是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。
对于回归问题，SVM 的目标是找到一个函数，使得预测值与真实值之间的误差最小化，同时最大化预测的准确性。
2.Adaboost 算法简介：
Adaboost 是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器（或回归器）来构建一个更强大的模型。
它通过反复修改数据分布，每一次训练都在之前的训练结果之后进行，提升错分样本的权重，使得后一次训练更加关注先前训练中的错误。
3.SVM-Adaboost 数据回归预测的流程：
（1）数据准备阶段：
收集并准备带有特征和目标变量的数据集。
（2）特征工程：
对数据进行预处理，包括缺失值处理、特征选择、特征变换等。
（3）SVM 模型训练：
使用SVM算法训练一个基本的回归模型，以预测目标变量。
（4）Adaboost 算法集成：
将多个SVM模型组合成一个更强大的模型。
Adaboost 算法会对SVM模型的表现进行评估，并根据其性能调整各个模型的权重，以提高整体预测准确率。
模型评估与调优：
使用交叉验证等技术对模型进行评估和调优，以提高预测性能和泛化能力。
4.预测阶段：
使用经过训练和优化的 SVM-Adaboost 模型对新数据进行预测。
模型会输出连续值作为预测的目标变量。
通过结合 SVM 的优良特性和 Adaboost 的集成学习能力，SVM-Adaboost 数据回归预测能够在处理复杂数据和提高预测精度方面表现出色。
部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clcaddpath(genpath(pwd));%% 导入数据data = readmatrix('回归数据集.xlsx');data = data(:,1:14);res=data(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原始样本，使训练集测试集随机被抽取，有助于更新预测结果。num_samples = size(res,1); %样本个数% 训练集和测试集划分outdim = 1; % 最后一列为输出num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度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bestc = 0.01;bestg = 190;cmd = [' -s 4',' -t 0',' -c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg)];%% 权重初始化%% 来自：公众号《淘个代码》D = ones(1, M) / M;%% 参数设置K = 10; % 弱回归器个数
