二分类模型matlab

以下是使用MATLAB进行二分类模型的示例：

1. 准备数据

首先，您需要准备好您的训练数据和测试数据。您可以使用MATLAB中的csvread函数读取您的数据文件。例如，如果您的数据文件名为“data.csv”，则可以使用以下代码读取数据：

data = csvread('data.csv');

您需要将数据分成训练集和测试集。您可以使用MATLAB中的cvpartition函数将数据分成训练集和测试集。例如，如果您想将数据分成70％的训练集和30％的测试集，则可以使用以下代码：

c = cvpartition(size(data,1),'HoldOut',0.3);
train_data = data(training(c),:);
test_data = data(test(c),:);

2. 建立模型

接下来，您可以使用MATLAB中的Deep Learning Toolbox建立一个CNN模型。您可以使用以下代码创建一个简单的CNN模型：

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

options = trainingOptions('sgdm');
net = trainNetwork(train_data,layers,options);

3. 训练模型

您可以使用trainNetwork函数训练模型。例如，您可以使用以下代码训练模型：

net = trainNetwork(train_data,layers,options);

4. 评估模型

最后，您可以使用测试数据评估模型的性能。您可以使用以下代码评估模型：

predictedLabels = classify(net,test_data);
accuracy = sum(predictedLabels == test_data.Labels)/numel(test_data.Labels);