代码原理
RF-Adaboost模型结合了随机森林（Random Forest, RF）和Adaboost算法，用于数据回归预测任务。以下是该模型的简单原理及流程：
原理
（1）随机森林（Random Forest, RF）：
随机森林是一种集成学习方法，由多棵决策树组成。
每棵决策树在训练过程中通过随机特征选择和自助采样（bootstrap sampling）来增加多样性。
随机森林能够有效处理高维数据和大规模数据集，具有较好的泛化能力和鲁棒性。
（2）Adaboost（自适应增强算法）：
Adaboost是一种迭代算法，通过加权组合多个弱学习器（通常是决策树或其他简单模型）来提升整体预测性能。
每个弱学习器的训练依赖于前一轮中的学习结果，对错误分类的样本增加权重，以便后续模型更关注这些困难样本。
流程
（1）数据预处理：
收集并清洗数据，进行特征工程和数据标准化，以确保数据质量和模型训练的有效性。
将数据集分割成训练集和测试集。
（2）基础模型训练（随机森林部分）：
使用随机森林训练多棵决策树，每棵树使用随机选择的特征和自助采样的数据子集进行训练。
随机森林通过投票或平均预测值来生成最终预测结果。
（3）组合预测（Adaboost部分）：
Adaboost算法通过迭代过程组合多个随机森林模型的预测结果。
初始时，所有基础模型的权重相等。
根据每个模型的预测误差，调整其权重。误差较大的模型在后续迭代中会被赋予更高的权重。
通过多轮迭代，逐步优化模型的组合策略，提升整体预测精度。
（4）模型评估与优化：
使用测试集评估模型的性能，计算回归任务的评价指标（如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等）。
根据评估结果，调整模型参数（如决策树数量、深度等）或优化训练策略，提升模型的泛化能力和预测准确性。
优点
泛化能力强：随机森林能有效处理高维和大规模数据，Adaboost通过集成提升模型的泛化能力。
准确性高：结合多个随机森林模型的优势，Adaboost显著提升了回归预测的准确性。
抗过拟合能力强：随机森林通过随机特征选择和自助采样减少了过拟合风险。
缺点
计算开销较大：随机森林训练每棵树时需要大量计算资源，集成过程中也增加了计算复杂度。
参数调整繁琐：随机森林和Adaboost都有多个参数需要调整，调优过程相对复杂。
总结
RF-Adaboost模型通过结合随机森林的强大特征和Adaboost的集成优势，能够有效提升数据回归预测的准确性和鲁棒性。尽管模型训练和参数调整可能较为复杂，但其在处理复杂数据和提升预测性能方面具有显著优势。
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clc%% 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n_trees = 50;n_layer = 30;%% 权重初始化%%D = ones(1, M) / M;
