基于matlab的MLP进行垃圾邮件的分类的代码，能够评估模型的准确性和F1分数,并进行可视化分析

以下是一个基于Matlab的MLP进行垃圾邮件分类的示例代码：

% 加载数据
load('spamData.mat');
% 将数据集分为训练集和测试集
train_data = Xtrain;
train_labels = ytrain;
test_data = Xtest;
test_labels = ytest;

% 创建MLP模型
hidden_layer_size = 10;
net = patternnet(hidden_layer_size);

% 训练MLP模型
net.trainParam.showWindow = false;
[net, tr] = train(net, train_data', train_labels');

% 对测试集进行预测
test_pred = net(test_data');

% 计算准确性和F1分数
test_pred(test_pred >= 0.5) = 1;
test_pred(test_pred < 0.5) = 0;
accuracy = sum(test_pred == test_labels') / length(test_labels);
tp = sum(test_pred == 1 & test_labels' == 1);
fp = sum(test_pred == 1 & test_labels' == 0);
fn = sum(test_pred == 0 & test_labels' == 1);
precision = tp / (tp + fp);
recall = tp / (tp + fn);
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall);

% 可视化分析
figure;
plotroc(test_labels', test_pred);
figure;
plotconfusion(test_labels', test_pred);

这个示例代码中，我们首先加载数据，然后将数据集分为训练集和测试集。在创建MLP模型时，我们设置了一个包含10个隐藏层节点的MLP模型。接下来，我们使用训练集对MLP模型进行训练，并对测试集进行预测。我们计算了模型的准确性和F1分数，以评估模型的性能。最后，我们使用Matlab的`plotroc`和`plotconfusion`函数对模型的ROC曲线和混淆矩阵进行可视化分析。