matlab如何用Ks算法划分训练集和测试集

Ks算法是一种常用的评估二分类模型性能的方法，它可以通过比较模型预测结果排序后真实类别的累积分布函数曲线，来评估模型的预测能力。在Ks算法中，一般将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的泛化能力。

下面是使用MATLAB进行Ks算法划分训练集和测试集的步骤：

1. 读入数据：使用MATLAB的readtable函数读入数据文件，将数据存储为table格式。

2. 随机划分训练集和测试集：使用MATLAB的cvpartition函数将数据集随机划分为训练集和测试集。例如，可以将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集，代码如下：

data = readtable('data.csv'); % 读入数据文件
cv = cvpartition(size(data,1),'HoldOut',0.2); % 将数据集划分为训练集和测试集
idxTrain = training(cv);
idxTest = test(cv);
trainData = data(idxTrain,:);
testData = data(idxTest,:);

3. 对训练集进行Ks算法划分：使用MATLAB的ksdensity函数计算训练集的真实类别的累积分布函数曲线，再根据此曲线将训练集划分为正样本集和负样本集。代码如下：

% 计算训练集真实类别的累积分布函数曲线
[y,x] = ksdensity(trainData.predicted_prob(trainData.true_label==1));
[z,w] = ksdensity(trainData.predicted_prob(trainData.true_label==0));
% 求出正样本集和负样本集的分界点
[~,I] = max(y-z);
ks_threshold = x(I);
posTrainData = trainData(trainData.predicted_prob >= ks_threshold,:);
negTrainData = trainData(trainData.predicted_prob < ks_threshold,:);

4. 对测试集进行Ks算法划分：使用训练集上求得的正负样本集分界点，将测试集划分为正样本集和负样本集。代码如下：

posTestData = testData(testData.predicted_prob >= ks_threshold,:);
negTestData = testData(testData.predicted_prob < ks_threshold,:);

5. 计算Ks值：使用MATLAB的ksstat函数计算训练集和测试集上的Ks值。代码如下：

% 计算训练集和测试集上的Ks值
ks_train = ksstat(posTrainData.predicted_prob,negTrainData.predicted_prob);
ks_test = ksstat(posTestData.predicted_prob,negTestData.predicted_prob);

以上就是使用MATLAB进行Ks算法划分训练集和测试集的步骤，希望能对你有所帮助。