主动学习算法代码matlab
时间: 2023-09-09 22:06:12 浏览: 77
主动学习算法在 MATLAB 中的代码可以根据具体的算法来编写,以下是一个简单的主动学习算法示例,使用随机森林作为分类器:
```matlab
% 加载数据集
load('data.mat'); % 数据集的文件名
% 划分训练集和测试集
[trainData,testData] = splitData(data, trainRatio); % trainRatio为训练集比例
% 初始化初始训练集
initTrainIdx = randperm(size(trainData,1), initTrainSize); % initTrainSize为初始训练集大小
initTrainData = trainData(initTrainIdx,:);
labeledTrainData = initTrainData;
% 迭代主动学习过程
for iter = 1:maxIter % maxIter为迭代次数
% 训练分类器
classifier = fitensemble(labeledTrainData(:,1:end-1), labeledTrainData(:,end), 'Bag', numTrees, 'Tree', 'Type', 'classification'); % numTrees为随机森林中决策树的数量
% 使用分类器预测未标记样本的标签
unlabeledData = setdiff(trainData, labeledTrainData, 'rows');
unlabeledLabels = predict(classifier, unlabeledData(:,1:end-1));
% 根据不确定度选择新样本进行标记
[~,uncertaintyIdx] = max(var(predict(classifier, unlabeledData(:,1:end-1)),[],2));
newLabels = unlabeledLabels(uncertaintyIdx);
labeledTrainData = [labeledTrainData; unlabeledData(uncertaintyIdx,:), newLabels];
end
% 在测试集上评估分类器性能
testLabels = predict(classifier, testData(:,1:end-1));
accuracy = sum(testLabels == testData(:,end)) / numel(testLabels);
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,具体的实现可能会根据不同的主动学习算法和数据集而有所不同。你可以根据实际情况进行修改和调整。