基于bp_adaboost的強分類器設(shè)計-公司財務預警建模

1、%% 清空環(huán)境變量 clc clear %% 下載數(shù)據(jù) load data1 input output %% 權(quán)重初始化 k=rand(1,2000); [m,n]=sort(k); %訓練樣本 input_train=input(n(1:1900),:)'; output_train=output(n(1:1900),:)'; %測試樣本 input_test=input(n(1901:2000),:)'; o

2、utput_test=output(n(1901:2000),:)'; %樣本權(quán)重 [mm,nn]=size(input_train); D(1,:)=ones(1,nn)/nn; %訓練樣本歸一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); K=10; for i=1:K %計算弱預測器權(quán)重 at(i)

3、=0.5/exp(abs(Error(i))); %D 值歸一化 D(i+1,:)=D(i+1,:)/sum(D(i+1,:)); end %% 強預測器預測 at=at/sum(at); %% 結(jié)果統(tǒng)計 %強分離器效果 output=at*test_simu; error=output_test-output; plot(abs(error),'-*') hold on for i=1:8 error1(i,:)=te

4、st_simu(i,:)-output; end plot(mean(abs(error1)),'-or') title('強預測器預測誤差絕對值','fontsize',12) xlabel('預測樣本','fontsize',12) ylabel('誤差絕對值','fontsize',12) legend('強預測