《表4 残差序列相关检验：基于AdaBoost算法的直升机结构制造复杂度估算》

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《基于AdaBoost算法的直升机结构制造复杂度估算》

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由于本文研究问题的样本数量较少，以某次训练集与测试集的划分组合来评估预测结果存在一定的随机性。因此，类比交叉验证思想，将总体样本划分为不同训练集与测试集组合，观察同一算法在不同训练集与测试集组合上的效果，可以一定程度上避免随机性，更好的反映模型效果。以上文的划分方式作为第A组，抽取第2个和第18个、第14个和第17个、第7个和第16个样本分别作为第B、C、D组的测试集，其他数据作为各自组别的训练集。同样的，对每一种划分组合，分别采用岭回归、决策树及基于决策树的Ada Boost等三种算法进行训练和预测，运用交叉验证选择其他参数。得到结果如表4所示。