一种基于复合集成学习的关系型数据回归值预测方法

一种基于复合集成学习的关系型数据回归值预测方法，属于数据分析与机器学习技术领域。首先，利用主成分分析和均匀流形近似投影对数据进行降维和特征选择，提取数据的主要特征并减少数据的维度，保留数据中的主要信息。然后，采用两个堆叠集成学习模型分别对降维后数据进行预测，这两个模型采用不同的基学习器进行训练和预测，充分利用各个基学习器的优势。同时，还采用梯度下降法对基学习器的输出权重进行优化，以提高预测准确性。最后，利用第三个桑堆叠集成学习模型集成前两个模型的输出结果，该模型也采用梯度下降法对输出权重进行优化。这种多层次的集成学习策略，可以有效地提高预测的稳定性，提高模型的泛化能力。本发明的方法具有通用性和扩展性，应用于多种数据密集型领域。