matlab分类工具箱怎么调节参数
时间: 2023-11-03 22:16:45 浏览: 57
在 MATLAB 中,可以使用分类工具箱中的函数来调节参数。以下是一些常用的函数和步骤:
1. 使用 fitcsvm、fitcknn、fitctree 或 fitcecoc 等函数来训练分类器。
2. 使用 crossval、cvpartition 或 kfoldLoss 等函数来评估分类器的性能。
3. 使用 hyperparameters 和 optimizeHyperparameters 等函数来调节分类器的超参数。
4. 使用 Classification Learner App 来交互式地选择分类器和调节超参数。
例如,使用 fitcsvm 函数来训练支持向量机分类器,并使用 crossval 函数来评估其性能,代码如下:
```matlab
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = species;
svm = fitcsvm(X,Y);
cv = crossval(svm);
loss = kfoldLoss(cv);
disp(['10-fold cross-validation loss: ' num2str(loss)]);
```
使用 hyperparameters 和 optimizeHyperparameters 函数来调节支持向量机分类器的超参数 C 和 kernelFunction,代码如下:
```matlab
svm = fitcsvm(X,Y,'OptimizeHyperparameters','auto',...
'HyperparameterOptimizationOptions',struct('AcquisitionFunctionName',...
'expected-improvement-plus','ShowPlots',true));
```
使用 Classification Learner App 来选择分类器和调节超参数,步骤如下:
1. 打开 Classification Learner App。
2. 导入数据。
3. 选择分类器类型和特征。
4. 点击“训练”按钮来训练分类器。
5. 点击“调整”按钮来打开超参数调节界面。
6. 选择要调节的超参数和调节范围。
7. 点击“优化”按钮来执行超参数优化。
8. 点击“应用”按钮来应用最佳超参数。
9. 点击“测试”按钮来测试分类器性能。
10. 点击“生成代码”按钮来生成 MATLAB 代码。