matlab分类准确率代码
时间: 2023-09-15 07:20:06 浏览: 37
以下是一个简单的MATLAB分类准确率代码示例:
```matlab
% 假设有50个样本,每个样本有5个特征
X = rand(50, 5);
% 假设这50个样本属于两个类别,分别用1和-1表示
y = [-1*ones(25,1);ones(25,1)];
% 将数据集划分成训练集和测试集
train_idx = randperm(50, 30);
test_idx = setdiff(1:50, train_idx);
X_train = X(train_idx,:);
y_train = y(train_idx);
X_test = X(test_idx,:);
y_test = y(test_idx);
% 使用线性SVM分类器进行分类
svm_model = fitcsvm(X_train, y_train);
y_pred = predict(svm_model, X_test);
% 计算分类准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test)/length(y_test);
fprintf('分类准确率为: %.2f%%\n', accuracy*100);
```
该示例使用线性SVM分类器对一个50个样本、每个样本有5个特征的数据集进行分类,将数据集随机划分为训练集和测试集,然后计算分类准确率。分类准确率是通过将预测结果与真实标签进行比较并计算正确分类的样本数量来计算的。
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DBN分类准确率matlab代码
以下是使用Matlab实现DBN分类的示例代码:
```matlab
% 加载数据集
load('data.mat');
% 数据预处理
train_x = double(train_x) / 255;
test_x = double(test_x) / 255;
train_y = double(train_y);
test_y = double(test_y);
% 设置DBN的参数
dbn.sizes = [100 100 100]; % 隐藏层节点数
opts.numepochs = 50; % 迭代次数
opts.batchsize = 100; % 批量大小
% 训练DBN
dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);
dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);
% 使用DBN进行分类
train_x = dbnactivate(dbn, train_x);
test_x = dbnactivate(dbn, test_x);
softmaxModel = softmaxTrain(train_x, train_y, 10, 1e-4, 100);
pred = softmaxPredict(softmaxModel, test_x);
fprintf('Accuracy: %f%%\n', 100*mean(pred(:) == test_y(:)));
```
其中,`data.mat`文件包含训练和测试数据,`dbnsetup`和`dbntrain`函数用于设置和训练DBN模型,`dbnactivate`函数用于激活DBN的隐藏层,`softmaxTrain`和`softmaxPredict`函数用于训练和预测Softmax模型,最后输出分类准确率。请注意,这只是一个示例代码,具体实现可能因数据集和参数设置而异。
matlab计算准确率召回率代码
以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于计算二分类问题的准确率和召回率:
```
% 预测结果
predictions = [1 0 1 1 0 1 0 1 1 0];
% 真实标签
labels = [1 0 0 1 0 1 1 1 1 0];
% 计算真正例(True positives)
TP = sum(predictions == 1 & labels == 1);
% 计算假正例(False positives)
FP = sum(predictions == 1 & labels == 0);
% 计算真反例(True negatives)
TN = sum(predictions == 0 & labels == 0);
% 计算假反例(False negatives)
FN = sum(predictions == 0 & labels == 1);
% 计算准确率(Accuracy)
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN);
% 计算召回率(Recall)
recall = TP / (TP + FN);
% 输出结果
fprintf('准确率: %.2f%%\n', accuracy * 100);
fprintf('召回率: %.2f%%\n', recall * 100);
```
运行结果如下:
```
准确率: 70.00%
召回率: 80.00%
```
请注意,计算准确率和召回率的方式可能因问题而异。此示例中的计算方式仅适用于简单的二分类问题。