nbMdl = fitcnb(TrainData2,LabelTrain);加入优化参数示例,简单一点
时间: 2024-03-24 15:35:49 浏览: 17
可以使用交叉验证来优化Naive Bayes分类器的参数,例如可以使用MATLAB中的cvpartition函数将数据集分成训练集和验证集,然后在训练集上训练模型,在验证集上测试模型,并通过调整参数来获得最佳的性能。
以下是一个简单的示例:
```matlab
% 将数据集分成训练集和验证集
c = cvpartition(LabelTrain,'HoldOut',0.2);
TrainData2 = TrainData2(c.training,:);
LabelTrain = LabelTrain(c.training,:);
TestData2 = TrainData2(c.test,:);
LabelTest = LabelTrain(c.test,:);
% 定义Naive Bayes分类器的参数搜索范围
params = struct('Width',0:0.1:1,'Kernel','normal');
% 通过交叉验证选择最佳参数
nbMdl = fitcnb(TrainData2,LabelTrain,'OptimizeHyperparameters','auto',...
'HyperparameterOptimizationOptions',struct('AcquisitionFunctionName',...
'expected-improvement-plus','MaxObjectiveEvaluations',20,'ShowPlots',true,...
'Verbose',0,'Repartition',true,'CVPartition',c,'HyperparameterRanges',params));
% 在测试集上评估模型性能
[label,score] = predict(nbMdl,TestData2);
accuracy = sum(label == LabelTest)/numel(LabelTest);
fprintf('Accuracy = %f\n',accuracy);
```
在这个示例中,我们使用cvpartition函数将数据集分成训练集和测试集,然后定义了一个包含Width和Kernel两个参数的结构体params,用于搜索最佳参数。接下来,我们使用fitcnb函数的OptimizeHyperparameters选项来自动搜索最佳参数,使用HyperparameterOptimizationOptions选项来设置搜索的相关参数,例如AcquisitionFunctionName、MaxObjectiveEvaluations、ShowPlots等等。最后,我们在测试集上对模型进行验证,并计算模型的准确率。
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