随机森林计算kappa的matlab代码
时间: 2024-02-22 22:58:41 浏览: 18
下面是使用MATLAB计算随机森林kappa值的示例代码:
首先,我们需要准备数据和标签。假设我们有一个训练集和一个测试集,它们的特征维度为10,标签为二元分类问题(0或1),数据保存在变量X_train、X_test中,标签保存在变量y_train、y_test中。我们可以使用MATLAB中的fitcensemble函数来训练随机森林模型,然后使用predict函数对测试集进行预测,得到预测标签y_pred。
```matlab
% 准备数据和标签
load('data.mat'); % 数据保存在data.mat文件中
X_train = data.X_train;
y_train = data.y_train;
X_test = data.X_test;
y_test = data.y_test;
% 训练随机森林模型
rf_model = fitcensemble(X_train, y_train, 'Method', 'Bag', 'NumLearningCycles', 100);
% 对测试集进行预测
y_pred = predict(rf_model, X_test);
```
然后,我们可以使用confusionmat函数计算混淆矩阵,并使用kappa函数计算kappa值。
```matlab
% 计算混淆矩阵
conf_mat = confusionmat(y_test, y_pred);
% 计算kappa值
p_o = sum(diag(conf_mat)) / sum(conf_mat(:)); % 观察到的准确率
p_e = sum(conf_mat(:,1))*sum(conf_mat(1,:)) / sum(conf_mat(:))^2; % 预期的准确率
kappa = (p_o - p_e) / (1 - p_e); % kappa值
```
最后,我们可以打印出计算得到的kappa值。
```matlab
fprintf('kappa = %.4f\n', kappa);
```
需要注意的是,以上代码仅供参考,实际使用时需要根据数据和模型的具体情况进行调整。