基于Stacking集成学习算法的数据回归预测 Matlab代码

最新推荐文章于 2025-10-11 00:49:45 发布
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#算法 #集成学习 #回归 #Stacking #Matlab代码

基于Stacking集成学习算法的数据回归预测 Matlab代码

程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！

基学习器：PLS和SVM 元学习器：RF

其中采用网格搜索对SVM的c，g寻优包含3D可视化寻优图像！

1.可跟根据需求定制基学习器和元学习器！需要其他的也可以定制！

2.基学习器的数量可以根据需求定义。

注：

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高

4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

MATLAB算法实战应用案例精讲-【集成算法】集成学习模型stacking（附Python和R语言代码）
qq_36130719的博客
11-08 2814
​ 模型堆叠是一种数据科学基础方法，它依赖于多个模型的结果，即将多个弱学习器的结果进行组织，往往胜过单一的强模型。过去几年中大多数主要 kaggle 比赛的获胜者在最终获奖模型中都使用了模型堆叠。​ 堆叠模型类比于现实世界的例子，就比如商业团队，科学实验，或者体育团队。如果团队中的所有成员都非常擅长完成同样的任务，那么团队就会摧毁任何需要这个任务的挑战。Stacking也被称为叠加泛化，是David H. Wolpert在1992年提出的集成技术的一种形式，目的是通过使用不同的泛化器来减少错误。
集成学习 | MATLAB集成学习算法比较
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-05 1587
集成学习 | MATLAB集成学习算法比较
Stacking代码
12-29
利用Stacking针对北京市pm2.5数据进行回归预测，直接运行
如何使用MATLAB实现Stacking集成模型的可解释性分析，包括SHAP和PDP方法，以及模型调参的实现
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
10-11 456
【代码】如何使用MATLAB实现Stacking集成模型的可解释性分析，包括SHAP和PDP方法，以及模型调参的实现。
集成学习工具箱-matlab
06-24
Ensemble Learning Toolbox
基于多尺度集成极限学习机回归（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-13 810
所提出的方法是串行连接的极端学习机器的集合。这种特征映射允许通过保持关于目标函数的可能行为的新的先验知识来增加训练输入与其目标的相关性。使用从NASA提供的公共数据集C-MAPSS（商业模块化航空推进系统仿真）中检索的一组“时变”数据，在剩余有用估计下对所提出的方法进行评估。基于传统预测范式（如物理建模）的复杂系统的剩余使用寿命（RUL）可被视为非常困难的任务，因为需要对系统组件及其内部交互的深入了解。如今，由于传感器技术的不断发展，操作系统历史数据的可用性使得机器学习（ML）工具受到越来越多的关注。
集成学习方法matlab实现
03-16
集成学习（Ensemble Learning）有时也被笼统地称作提升（Boosting）方法，广泛用于分类和回归任务。它最初的思想很简单：使用一些（不同的）方法改变原始训练样本的分布，从而构建多个不同的分类器，并将这些分类器线性组合得到一个更强大的分类器，来做最后的决策。本文件内包含多种集成学习方法，可进行选择，比较其优劣势
基于Stacking集成学习算法的数据回归预测（基学习器PLS和SVM，元学习器RF），MATLAB完整代码和数据
12-17
基于Stacking集成学习算法的数据回归预测（基学习器PLS和SVM，元学习器RF），MATLAB代码 一、研究背景 该研究属于机器学习集成学习领域，针对单一回归模型可能存在的预测偏差或过拟合问题，采用Stacking集成方法，...
基于Stacking集成学习算法的数据回归预测（基学习器SVM和BP，元学习器RF），MATLAB完整代码和数据
最新发布
12-22
基于Stacking集成学习算法的数据回归预测（基学习器SVM和BP，元学习器RF），MATLAB完整代码和数据 代码实现了一个完整的Stacking集成回归预测系统，包括： 数据预处理：读取、标准化、划分数据集； 基学习器训练： ...
基于Stacking集成学习算法的数据回归预测（4种基学习器PLS、SVM、BP、RF，元学习器LSBoost）MATLAB完整代码和数据
12-17
基于Stacking集成学习算法的数据回归预测（4种基学习器PLS、SVM、BP、RF，元学习器LSBoost）MATLAB完整代码和数据 一、研究背景 该代码面向回归预测问题，采用Stacking（堆叠集成学习） 方法，通过结合多个基学习器...
基于集成学习Bagging算法的集成模型数据回归预测：matlab代码实例与应用分析,基于集成模型的Bagging的数据回归预测 matlab代码 ,核心关键词：基于集成模型的Bagging; 数据
01-26
在现代数据分析领域，集成学习已经成为了机器学习研究与应用中不可或缺的一部分。...这样的实例不仅为数据分析人员提供了宝贵的技术参考，也对学习和研究集成学习算法在实际问题中的应用具有重要意义。
基于Stacking(2基学习器)集成学习算法的数据回归预测 Matlab代码
默默科研仔的博客
04-13 504
基于Stacking(2基学习器)集成学习算法的数据回归预测 Matlab代码
Matlab实现Bagging（集成学习）算法
山高路远坑很深的博客
06-01 1万+
实验环境： Matlab2016a 实验内容： 实现Bagging算法，训练多个分量分类器，比较分量分类器和最后的总分类器的分类准确率。 Bagging算法： 从大小为n的原始数据集中，分别独立随机地选取n’个样本组成自助数据集，并且将这个过程独立进行许多次，直到产生很多个独立的自助数据集。然后，每个自助数据集都被独立地用于训练一个“分量分类器”，最终分类器的判决将根据这些“分量
MATLAB算法实战应用案例精讲-【集成算法】集成学习模型Boosting（附MATLAB、R语言和Python代码实现）
qq_36130719的博客
11-04 1339
集成学习是一种机器学习范式。在集成学习中，我们会训练多个模型（通常称为「弱学习器」）解决相同的问题，并将它们结合起来以获得更好的结果。最重要的假设是：当弱模型被正确组合时，我们可以得到更精确和/或更鲁棒的模型。在集成学习理论中，我们将弱学习器（或基础模型）称为「模型」，这些模型可用作设计更复杂模型的构件。在大多数情况下，这些基本模型本身的性能并不是非常好，这要么是因为它们具有较高的偏置（例如，低自由度模型），要么是因为他们的方差太大导致鲁棒性不强（例如，高自由度模型）。
集成学习(Ensemble Learning),Bagging、Boosting、Stacking
Lavi的专栏
10-12 5284
1 集成学习概述 1.1 概述 在一些数据挖掘竞赛中，后期我们需要对多个模型进行融合以提高效果时，常常会用Bagging，Boosting，Stacking等这几个框架算法，他们不是一种算法，而是一种集成模型的框架。 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代...
集成学习 | MATLAB实现RF(随机森林)集成学习器
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
10-16 3006
回归预测 | MATLAB实现RF(随机森林)多输入单输出 目录回归预测 | MATLAB实现RF(随机森林)多输入单输出基本介绍模型原理数据下载程序设计参考资料致谢 基本介绍 将随机森林回归原理应用到了预测领域，构建了基于随机森林的预测模型，以及预测结果的评价，测试数据对算法进行验证，结果表明，将随机森林算法运用到预测领域可以为相关问题提供参考价值。 运行环境Matlab2018b; 机器学习任务，随机森林回归。 随机森林函数：TreeBagger。 模型原理 随机森林是从原始的数据集N 中有
【2】使用MATLAB进行机器学习（回归）
qq_43301351的博客
12-20 1万+
打开APP中 Regression Learner，点击新建， 这里我编了一个table，里面存放数据，命名为DATA_table。选择第8个变量Var8为Response（目标变量），选择其余8个变量为Predictors（特征量）。默认交叉验证打开，点开始。 选择 All，点 Train，使用所有模型都跑一遍。 显示线性模型效果最好。 如果要考虑对这8个特征变量进行降维处理，可在训练开始前选中PCA，和上边一样，再跑一遍。发现树模型最优，PCA显示前两个特征变量的贡献度最大。 这样我们可以尝试
【机器学习】 Matlab 2015a 自带机器学习算法汇总
geqiandesuyan的博客
04-25 5265
【机器学习】 Matlab 2015a自带机器学习算法汇总 作者：陈法圣 【引言】 今天突然发现MATLAB2015a的版本自带了许多经典的机器学习方法，简单好用，所以在此撰写博客用以简要汇总（我主要参考了MATLAB自带的帮助文档）。 MATLAB每个机器学习方法都有很多种方式实现，并可进行高级配置（比如训练决策树时设置的各种参数） ，这里由于篇幅的限制，不再详细描述。我仅列出我认为的
数据挖掘竞赛利器-Stacking和Blending方式
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马飞飞的博客
08-30 4万+
一.Stacking思想简介 1.Stacking的思想是一种有层次的融合模型，比如我们将用不同特征训练出来的三个GBDT模型进行融合时，我们会将三个GBDT作为基层模型，在其上在训练一个次学习器（通常为线性模型LR）,用于组织利用基学习器的答案，也就是将基层模型的答案作为输入，让次学习器学习组织给基层模型的答案分配权重。 2.下图是个简单的例子，A、B是学习器，C、D、E是进行答案再组织的次...
基于QRLSTM的MATLAB数据回归预测与置信区间实现
基于分位数长短期记忆网络（QRLSTM）的数据回归预测方法是一种结合了深度学习中LSTM结构与统计学中分位数回归思想的先进时序预测技术，其核心目标是在提供精确数值预测的同时，输出具有统计意义的预测区间，从而有效...
评论 14
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