MATLAB
实现基于
RF-Adaboost
随机森林回归（
RF）结合自适应提升算法（
AdaBoost
）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着大数据与人工智能技术的飞速发展，基于机器学习的回归预测模型在工程、金融、医疗等多个领域得到了广泛应用。多输入单输出回归问题，是指通过多个特征变量预测单一目标变量，具有较强的实际意义。随机森林（
RF）作为集成学习的一种，因其优秀的非线性建模能力和抗过拟合特性，被广泛应用于回归任务。另一方面，自适应提升算法（
AdaBoost
）通过不断调整样本权重，强化弱学习器性能，实现整体模型的精度提升。将
RF和AdaBoost
结合，利用
RF作为弱学习器，形成基于
RF的AdaBoost
集成模型，能够在保证高预测准确性的基础上，有效处理高维输入数据、多样化特征及复杂非线性关系，提升模型的泛化能力和稳定性。
多输入单输出回归问题通常面临输入特征相关性强、数据分布复杂及噪声干扰等难题，传统单一模型难以兼顾准确性与鲁棒性。
RF- ...