基于matlab的MLP进行垃圾邮件的分类的代码,并进行可视化分析
时间: 2024-01-02 08:04:56 浏览: 34
以下是基于MATLAB的多层感知器(MLP)进行垃圾邮件分类的代码示例:
```matlab
% 导入数据
data = readtable('spam.csv');
X = data(:, 2:end-1);
Y = data(:, end);
% 将特征和标签转换为数组格式
X = table2array(X);
Y = table2array(Y);
% 将标签转换为二进制形式
Y(Y == 'spam') = 1;
Y(Y == 'ham') = 0;
Y = str2double(Y);
% 划分训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,1),0.7,0.3);
X_train = X(trainInd,:);
Y_train = Y(trainInd,:);
X_test = X(testInd,:);
Y_test = Y(testInd,:);
% 创建MLP模型
hiddenSize = 10;
net = patternnet(hiddenSize);
% 训练模型
net.trainFcn = 'trainscg';
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.max_fail = 10;
net = train(net,X_train',Y_train');
% 在测试集上测试模型
Y_pred = net(X_test');
Y_pred = round(Y_pred);
% 计算准确率和召回率
tp = sum(Y_test & Y_pred);
tn = sum(~Y_test & ~Y_pred);
fp = sum(~Y_test & Y_pred);
fn = sum(Y_test & ~Y_pred);
accuracy = (tp+tn)/(tp+tn+fp+fn);
precision = tp/(tp+fp);
recall = tp/(tp+fn);
% 输出结果
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy*100);
fprintf('Precision: %.2f%%\n', precision*100);
fprintf('Recall: %.2f%%\n', recall*100);
% 绘制ROC曲线
[X_ROC,Y_ROC,T,AUC] = perfcurve(Y_test,Y_pred,1);
plot(X_ROC,Y_ROC);
xlabel('False positive rate');
ylabel('True positive rate');
title(sprintf('ROC Curve (AUC = %.2f)', AUC));
```
代码中,我们首先导入垃圾邮件数据集,将特征和标签转换为数组格式,并将标签转换为二进制形式。然后,我们将数据集划分为训练集和测试集,并创建一个包含10个隐藏神经元的MLP模型。我们使用`trainscg`算法和一些参数来训练模型,然后在测试集上测试模型并计算准确率和召回率。最后,我们绘制ROC曲线来评估模型的性能。
请注意,这只是一个示例代码,实际应用中可能需要对MLP模型进行更多的调整和优化。