Matlab(2021b)分类学习器(classificationLearner),训练鸢尾花(Iris)数据(机器学习) |
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大家好,我是劉海濤LHT 今天简单介绍一下利用Matlab(2021b)的分类学习器(classificationLearner),训练鸢尾花(Iris)数据集,本部分属于机器学习系列 希望大家喜欢,下面进入正题啦。 1、打开软件打开Matlab2021b,找到在APP中找到分类学习器 或直接命令行输入 2、数据集介绍鸢尾花(Iris)有三个亚属 山鸢尾(Iris-setosa) 变色鸢尾(Iris-versicolor) 维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica) 数据集一共包含4个特征变量(输入),1个类别变量(输出结果为三个亚属的某一个),共有150个样本。 数据集是UCI大学的网站上:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris/ 下载iris.data文件,打开后发现共150行,每行5列,前四列是特征,最后一列是输出结果。 在Matlab中的学习分类器,点击新建会话---从文件,选中iris.data文件,点击导入所选内容 会出现下面情况,点击开始会话 结果如下 3、分析比如:选择线性判别(也可以是别的模型,甚至全部模型),然后点击训练 结果如下 测试数据集 刚才一次导入了全部数据。也可以进行分类:比如共150个,120个用来训练模型,剩余的30个用来测试模型。 假设已经训练好了模型,现在进行测试模型,导入测试数据集,类似前面的操作 点击测试全部,打开混淆矩阵(测试) 即可出现测试结果 也可以更换模型,如: 神经网络:准确度(验证):98.3% 神经网络:准确度(测试):80.0% 朴素贝叶斯:准确度(验证):96.6% 朴素贝叶斯:准确度(验证):93.3% 4、高级功能生成函数 导出模型 以后有时间在为大家介绍吧 最后,谢谢大家的支持! 如有错误,欢迎指正。 |
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