rslt(i).test_acc = test_rslt.microAVG(end-1);什么意思
时间: 2024-02-19 20:01:26 浏览: 14
这行代码的意思是将测试集的精度(accuracy)值赋值给结构体数组 rslt 的第 i 个元素的 test_acc 字段。精度是分类模型的一个重要性能指标,表示模型在测试集上正确分类的样本数占总样本数的比例。而 test_rslt.microAVG 表示计算出的测试集性能指标值,其中 end-1 表示精度值在此数组中的倒数第二个位置。
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for i = 1:ncomp rslt(i).ncomp = i; cal_p = squeeze(cal_preds(i, :)); cal_p = mode(cal_p,1); cal_t = squeeze(cal_trues(i, :)); cal_t = mode(cal_t,1); [cal_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(cal_t, cal_p); cal_rslt = statsOfMeasure(cal_confus, 0); rslt(i).cal_confus = cal_confus; rslt(i).cal_rslt = cal_rslt; rslt(i).cal_acc = cal_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).cal_sen = cal_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).cal_spe = cal_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).cal_y_true = cal_t; rslt(i).cal_y_pred = cal_p; val_p = squeeze(val_preds(i, :)); val_t = squeeze(val_trues(i, :)); [val_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(val_t, val_p); val_rslt = statsOfMeasure(val_confus, 0); rslt(i).val_confus = val_confus; rslt(i).val_rslt = val_rslt; rslt(i).val_acc = val_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).val_sen = val_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).val_spe = val_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).val_y_true = val_t; rslt(i).val_y_pred = val_p; mdl = plsda(x_pp, y, i, opts0); trainedModel{i} = mdl; mdl = plsda(x_test_pp,[],i,mdl, opts0); rslt(i).probability = mdl.classification.probability; y_test_pred = mdl.classification.mostprobable; [test_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(y_test, y_test_pred); test_rslt = statsOfMeasure(test_confus, 0); rslt(i).test_confus = test_confus; rslt(i).test_rslt = test_rslt; rslt(i).test_acc = test_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).test_sen = test_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).test_spe = test_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).test_y_true = y_test; rslt(i).test_y_pred = y_test_pred; 什么意思
这是一段MATLAB代码,其中包含了一些计算分类模型性能指标的代码,包括计算训练集、验证集和测试集的混淆矩阵、精度、敏感度和特异度等指标,并且包含了使用偏最小二乘判别分析(PLSDA)构建分类模型的代码。具体来说,对于每个组件(i=1:ncomp),代码计算训练集、验证集和测试集的分类性能指标,并将结果存储在一个结构体数组(rslt)中。同时,代码使用PLSDA构建分类模型,并将训练集、测试集的真实标签和预测标签也存储在结构体数组中。
function [trainedModel, rslt, sp] = plsdaKFolds(x, y,... ncomp,preprocess_methods, opts0, folds, x_test, y_test) N = size(y, 1); if isempty(preprocess_methods) preprocess_methods = preprocess('default','autoscale'); end [x_pp, sp] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x); x_test_pp = preprocess('apply', sp, x_test); y_logical = class2logical(y); class_cnts = size(y_logical,2); % Perform cross-validation KFolds = folds; cvp = cvpartition(size(y, 1), 'KFold', KFolds); % Initialize the predictions to the proper sizes % validationPredictions = zeros(N,ncomp); cal_preds = nan(ncomp, N); cal_trues = nan(ncomp, N); cal_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); val_preds = nan(ncomp, N); val_trues = nan(ncomp, N); val_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); % format = 'Fold: %d comp: %d;\n'; for fold = 1:KFolds x_cal = x(cvp.training(fold), :, :); y_cal = y(cvp.training(fold), :); [x_cal_pp, sp_cal] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x_cal); x_val = x(cvp.test(fold), :); x_val_pp = preprocess('apply', sp_cal, x_val); y_val = y(cvp.test(fold), :); % Train a regression model % This code specifies all the model options and trains the model. for i = 1:ncomp % fprintf(format,fold,i); %disp(tab); fprintf('-') mdl_cal = plsda(x_cal_pp, y_cal, i, opts0); mdl = plsda(x_cal_pp,[], i,mdl_cal, opts0); y_cal_pred = mdl.classification.mostprobable; cal_preds(i, cvp.training(fold)) = y_cal_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); cal_probs(i, cvp.training(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; cal_trues(i, cvp.training(fold)) = y_cal; mdl = plsda(x_val_pp,[],i,mdl_cal, opts0); y_val_pred = mdl.classification.mostprobable; val_preds(i, cvp.test(fold)) = y_val_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); val_probs(i, cvp.test(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; val_trues(i, cvp.test(fold)) = y_val; end end
这段代码实现了 PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis)交叉验证。它将输入数据分为训练集和测试集,对每个折叠的数据分别进行 PLS-DA 模型拟合和预测,最终得到每个组合(折叠和主成分数)的预测结果和真实标签。
具体来说,该函数的输入包括:
- x: 输入数据,大小为 N×p,其中 N 是样本数,p 是特征数。
- y: 目标变量,大小为 N×1。
- ncomp: PLS-DA 的主成分数。
- preprocess_methods: 预处理方法。
- opts0: PLS-DA 的选项参数。
- folds: 折叠数,用于交叉验证。
- x_test, y_test: 测试集数据和标签。
该函数的输出包括:
- trainedModel: 训练好的 PLS-DA 模型。
- rslt: 结果,包括训练和测试的预测结果和真实标签。
- sp: 预处理参数。
该函数的主要步骤如下:
- 对输入数据进行预处理,包括校准和转换(calibrate)和应用(apply)。
- 将目标变量 y 转换为逻辑变量 y_logical,并计算类别数 class_cnts。
- 对数据进行 K 折交叉验证,每次迭代中使用一部分数据作为训练集,另一部分数据作为测试集。
- 在每个折叠的数据中,分别使用 PLS-DA 拟合模型,得到训练集和测试集的预测结果和真实标签。
- 将所有折叠的结果存储在 cal_preds、cal_probs、cal_trues、val_preds、val_probs 和 val_trues 中,并返回这些结果作为输出。