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uniapp做网站,路由器屏蔽网站怎么做,江苏企业展厅设计公司,qwins是哪个网站做的基于Stacking集成学习的数据回归预测#xff08;4种基学习器PLS、SVM、决策、KNN#xff0c;多种元学习器比选#xff09;MATLAB代码#xff1a; 一、研究背景 集成学习是机器学习中提高预测精度和泛化能力的重要方法Stacking#xff08;堆叠#xff09; 是一种双层集成策…基于Stacking集成学习的数据回归预测4种基学习器PLS、SVM、决策、KNN多种元学习器比选MATLAB代码一、研究背景集成学习是机器学习中提高预测精度和泛化能力的重要方法Stacking堆叠是一种双层集成策略通过组合多个基学习器的预测结果再由元学习器进行最终预测适用于解决复杂回归问题特别是在单一模型性能有限时二、主要功能数据预处理读取Excel数据、标准化处理、数据集划分多模型训练训练4种基学习器PLS、SVM、决策树、KNNStacking集成构建元特征、训练元学习器模型评估多维度性能比较、提升分析可视化分析多种图形展示预测效果模型保存保存最佳集成模型三、算法步骤数据准备→ 标准化 → 划分训练/验证/测试集60%/20%/20%基学习器训练PLS交叉验证选择最佳成分数SVM网格搜索优化参数决策树和KNN增加模型多样性元特征构建基学习器预测值交互特征预测值乘积统计特征标准差、极差元学习器选择候选随机森林、梯度提升、线性回归、岭回归基于验证集MSE选择最佳加权组合策略基于性能的权重分配性能评估与可视化四、技术路线原始数据 → 标准化 → 基学习器训练 → 元特征构建 → 元学习器训练 → 集成预测 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 数据预处理 PLS/SVM/ 预测结果 特征工程 模型选择 最终输出 决策树/KNN 交互/统计 (RF/GB/线性)五、公式原理1.Stacking核心思想y^stackingfmeta(h1(x),h2(x),...,hT(x)) \hat{y}_{\text{stacking}} f_{\text{meta}}(h_1(x), h_2(x), ..., h_T(x))y^​stacking​fmeta​(h1​(x),h2​(x),...,hT​(x))其中hih_ihi​是基学习器fmetaf_{\text{meta}}fmeta​是元学习器2.加权组合权重wi1MSEiϵ/∑j1T1MSEjϵ w_i \frac{1}{MSE_i \epsilon} / \sum_{j1}^{T} \frac{1}{MSE_j \epsilon}wi​MSEi​ϵ1​/j1∑T​MSEj​ϵ1​3.性能指标MSE均方误差R²决定系数MAE平均绝对误差MAPE平均绝对百分比误差六、参数设定基学习器参数PLS成分数1-155折交叉验证SVMC[0.01,0.1,1,10,100,1000]gamma[0.001,0.01,0.1,1,10]决策树MinParentSize10MaxNumSplits100KNNNumNeighbors5距离度量欧式元学习器参数随机森林100棵树MinLeafSize10梯度提升100轮学习率0.1岭回归Lambda0.1七、运行环境软件MATLAB需要Statistics and Machine Learning Toolbox数据格式Excel文件最后一列为目标变量建议配置MATLAB R2020b或更高版本八、应用场景金融预测股票价格、汇率预测工业预测设备故障预测、产量预测医疗预测疾病风险预测、治疗效果评估商业预测销售额预测、客户流失预测科学研究实验数据建模、参数优化九、创新点元特征工程添加交互特征和统计特征多样性增强使用不同类型的基学习器双策略对比同时实现Stacking和加权组合全面评估包含相关性分析和多样性评估可视化丰富多种图形展示预测效果十、注意事项需要根据实际数据调整基学习器参数基学习器相关性过高会降低Stacking效果数据标准化对SVM和PLS等模型很重要验证集用于模型选择避免过拟合数据准备和预处理数据集划分:训练集:61,验证集:20,测试集:22训练基学习器增加多样性1.训练PLS模型...PLS最佳成分数:3PLS验证集MSE:0.1101312.训练SVM模型改进网格搜索...SVM最佳参数:C10.00,gamma0.100SVM验证集MSE:0.0303253.训练决策树模型增加多样性...决策树验证集MSE:0.3546984.训练KNN模型增加多样性...KNN验证集MSE:0.569963创建元特征关键优化添加交互特征...添加统计特征...元特征维度:61×9训练和选择元学习器尝试元学习器:RF...RF验证集MSE:0.054018尝试元学习器:LSBoost...LSBoost验证集MSE:0.058475尝试元学习器:Linear...Linear验证集MSE:0.037861尝试元学习器:Ridge...Ridge验证集MSE:0.061026最佳元学习器:Linear(MSE:0.037861)尝试加权组合策略加权组合验证集MSE:0.043765性能评估Model MSE RMSE MAE R2 R2_adj MAPE ___________________ ________ _______ _______ ________ _______ ______{PLS}0.0985320.31390.226490.854120.74472136.37{SVM}0.0368680.192010.1440.945420.9044853.393{决策树}0.300470.548150.43170.555160.22153174.11{KNN}1.00191.0010.81251-0.48332-1.5958283.99{加权组合}0.0427450.206750.166260.936720.8892561.93{Stacking-Linear}0.0488990.221130.153420.927610.8733154.919最佳模型:SVM(MSE:0.036868,R²:0.9454)Stacking性能提升分析相对于 PLS:MSE提升:50.37% (从 0.098532 降到 0.048899)R²提升:8.60% (从 0.8541 提升到 0.9276)✓ Stacking性能优于PLS 相对于 SVM:MSE提升:-32.63% (从 0.036868 降到 0.048899)R²提升:-1.88% (从 0.9454 提升到 0.9276)✗ SVM性能优于Stacking 相对于 决策树:MSE提升:83.73% (从 0.300466 降到 0.048899)R²提升:67.09% (从 0.5552 提升到 0.9276)✓ Stacking性能优于决策树 相对于 KNN:MSE提升:95.12% (从 1.001909 降到 0.048899)R²提升:291.92% (从 -0.4833 提升到 0.9276)✓ Stacking性能优于KNNStacking性能深入分析基学习器预测结果之间的相关系数矩阵:PLS SVM 决策树 KNN _______ _______ _______ _______ PLS10.916750.849940.59847SVM0.9167510.832150.65719决策树0.849940.8321510.8133KNN0.598470.657190.81331平均相关系数:0.7780提示:基学习器预测中度相关(0.5-0.8)Stacking可能有一定收益 基学习器多样性分析误差与其他预测的相关性:PLS:0.1034SVM:0.3242决策树:0.2940KNN:0.2462公众号:机器学习之心HML 公众号:机器学习之心HML 公众号:机器学习之心HML可视化结果可视化完成模型保存优化后的Stacking模型已保存到 optimized_stacking_model.mat 最佳模型:Stacking-Linear 测试集R²:0.9276已保存:结果/图1.png 已保存:结果/图2.png 已保存:结果/图3.png 已保存:结果/图4.png 已保存:结果/图5.png 已保存:结果/图6.png 已保存:结果/图7.png 已保存:结果/图8.png 已保存:结果/图9.png 已保存:结果/图10.png 已保存:结果/图11.png 已保存:结果/图12.png 已保存:结果/图13.png 已保存:结果/图14.png 已保存:结果/图15.png完整代码私信回复基于Stacking集成学习的数据回归预测4种基学习器PLS、SVM、决策、KNN多种元学习器比选MATLAB代码