testLabel = classify(net_cnn,X_test); precision = sum(testLabel==Y_test)/numel(testLabel); disp(['测试集分类准确率为',num2str(precision*100),'%'])给以上代码写出详细注释
时间: 2024-03-31 10:34:38 浏览: 9
% 这段代码的目的是使用卷积神经网络(net_cnn)对测试集数据(X_test)进行分类,并计算分类准确率
testLabel = classify(net_cnn,X_test); % 使用训练好的卷积神经网络对测试集数据进行分类,并将分类结果赋值给变量testLabel
precision = sum(testLabel==Y_test)/numel(testLabel); % 计算分类准确率,即分类结果与测试集标签(Y_test)相同的数量除以测试集样本总数
disp(['测试集分类准确率为',num2str(precision*100),'%']) % 将分类准确率以字符串的形式输出到命令行窗口,注意将准确率乘以100转换为百分比格式
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predictions = [knn_classify(X_train, y_train, testInstance, 3) for testInstance in X_test] correct = np.count_nonzero((predictions==y_test)==True) print ("Accuracy is: %.3f" %(correct/len(X_test)))
这段代码是一个KNN分类器的实现,使用了训练集X_train和标签y_train来训练模型,然后用测试集X_test来测试模型的准确率。具体来说,对于每个测试实例testInstance,都会在训练集X_train中找出最近的k个邻居,然后根据这k个邻居的标签来预测testInstance的标签。最后,将所有预测正确的实例数除以测试集实例数得到准确率。其中,k的值为3,可以根据具体情况进行调整。
% 加载数据 load('data.mat'); X_train = train_data; % 训练数据 Y_train = train_labels; % 训练标签 X_test = test_data; % 测试数据 Y_test = test_labels; % 测试标签 % 构建神经网络 layers = [ imageInputLayer([28 28 1]) convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer ]; % 设置训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 10, ... 'MiniBatchSize', 128, ... 'ValidationData', {X_test, Y_test}, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练网络 net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options); % 测试网络 YPred = classify(net, X_test); % 计算准确率 accuracy = sum(YPred == Y_test) / numel(Y_test); fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100); 这段代码不能运行,如何解决?
在这段代码中,您需要确保已经定义 train_data、train_labels、test_data 和 test_labels。如果您没有定义这些变量,那么您需要将您的数据加载进来,例如:
```matlab
load('mnist.mat');
X_train = mnist.train_images;
Y_train = categorical(mnist.train_labels);
X_test = mnist.test_images;
Y_test = categorical(mnist.test_labels);
```
另外,您需要确保您的 MATLAB 版本支持深度学习工具箱。如果您的版本不支持,您需要更新 MATLAB 或者安装深度学习工具箱。