用matlab把excel表格里的数据使用穷举搜索方法找到最佳的预测变量对,即通过比较不同的变量对来确定哪两个变量对最能够区分第5种蜥蜴和其他蜥蜴的代码怎么写
时间: 2024-02-06 09:10:42 浏览: 28
以下是一个用穷举搜索方法寻找最佳预测变量对的示例 MATLAB 代码:
```matlab
% 读取 Excel 表格数据
data = readtable('lizards.xlsx');
% 获取数据矩阵
X = table2array(data(:, 1:end-1));
y = table2array(data(:, end));
% 初始化最佳变量对及其得分
best_score = -Inf;
best_vars = [];
% 穷举搜索所有可能的变量对
for i = 1:size(X, 2)-1
for j = i+1:size(X, 2)
% 提取当前变量对
X_pair = X(:, [i, j]);
% 训练线性分类器
mdl = fitclinear(X_pair, y, 'Learner', 'logistic', 'Regularization', 'lasso');
% 计算交叉验证得分
cv_score = kfoldLoss(crossval(mdl, 'KFold', 5));
% 更新最佳变量对及其得分
if cv_score > best_score
best_score = cv_score;
best_vars = [i, j];
end
end
end
% 输出最佳变量对及其得分
fprintf('最佳变量对:变量%d和变量%d\n', best_vars);
fprintf('交叉验证得分:%.2f%%\n', 100*(1-best_score));
```
这个代码使用了 MATLAB 的 `fitclinear` 函数来训练一个逻辑回归分类器,并使用 L1 正则化(Lasso)来防止过拟合。然后使用交叉验证计算分类器的得分,最后输出最佳变量对及其得分。请注意,这个代码只是一个示例,具体的数据预处理和模型调整可能需要根据具体情况进行修改。