仕事や研究において、推定値の信頼性を考慮したクラス分類を行うためにAdaptive Boosting (AdaBoost) をする方もいらっしゃると思います。Adaboostの実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。

しかし、AdaBoostのやり方はわかっても、実際にAdaBoostができるようになるわけではありません。ネットでAdaBoostのプログラミングを説明しているページはいくつもありますが、実際に自分の手でAdaBoostを行うには、いくつものページを調べる必要があり一手間かかります。

そこでコピペするだけでAdaBoostを実行可能なプログラムを作りました。以下の記事に示す形式のデータ(data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csv)さえ準備すれば、MATLAB言語でAdaBoostが可能です。

MATLAB言語のために必要なソフトウェアは以下の記事をご覧ください。

実行結果を下に示します。サンプルごとの予測値が” PredictedY2.csv”というファイルに、サンプルごとの信頼度(各クラスの確率)が” PredictedY2_Probability.csv”というファイルに保存されます。

AdaBoostからスタートしてさらにプログラミングを進めたいと考えている方にもぜひ利用していただければと思います。

プログラムは有料コンテンツとします。ただこれにより、こちらに記載したAdaBoostをすぐに実行できます。

こちらからプログラムのzipファイル自体はダウンロードできます。

購入していただくと解凍のためのパスワードがありますのでそちらをご利用ください。

またこちらのzipファイルに必要なスクリプトと関数があります。パスワードはかけていません。購入後に使い方の説明があります。