svm支持向量机matlab代码关于心脏病的
时间: 2024-06-21 21:00:50 浏览: 15
在MATLAB中,支持向量机(SVM)是一种用于分类和回归的常用机器学习算法。对于心脏病预测这样的问题,我们可以使用SVM来构建模型,识别患者是否有心脏病风险。以下是一个简单的步骤来创建一个基于SVM的分类模型,假设我们已经有了一个数据集(如heart.csv)包含心脏病相关的特征:
```Matlab
% 导入所需库
addpath('toolbox/svm'); % 如果SVM工具箱不在默认路径下,请添加
% 加载数据集
data = readtable('heart.csv');
X = data(:, 1:end-1); % 特征矩阵
Y = data(:, end); % 类别标签
% 数据预处理(归一化或编码分类变量)
[X, Y] = preprocessData(X, Y);
% 创建SVM分类器,选择核函数(如线性、多项式或径向基函数)
C = 1; % 正则化参数
kernel = 'linear'; % 假设我们选择线性核
svmModel = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', kernel, 'BoxConstraint', C);
% 训练模型
svmModel = fitcecoc(X, Y, 'Learners', svmModel);
% 预测新数据
newPatientFeatures = ... % 新的患者特征向量
prediction = predict(svmModel, newPatientFeatures);
% 评估模型性能
score = scorecard(Y, prediction);
```