matlab中fitrsmote和fitcensemble的用法案例
时间: 2024-05-13 09:14:45 浏览: 19
fitrsmote 是 MATLAB 中的一个函数,用于对不平衡的回归数据集进行过采样,以提高模型的预测能力。具体的用法如下:
```matlab
% 导入数据
load('mydata.mat')
% 将数据集划分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(cv.training,:);
Ytrain = Y(cv.training,:);
Xtest = X(cv.test,:);
Ytest = Y(cv.test,:);
% 对训练集进行过采样
XtrainSmote = fitrsmote(Xtrain,Ytrain);
% 训练模型
t = templateTree('MaxNumSplits',50);
ens = fitcensemble(XtrainSmote,Ytrain,'Method','Bag','Learners',t,'NumLearningCycles',200);
% 预测测试集
Ypred = predict(ens,Xtest);
% 计算模型的性能指标
rmse = sqrt(mean((Ypred-Ytest).^2));
```
其中,mydata.mat 是一个 MATLAB 数据文件,包含了变量 X 和 Y,分别表示数据集的属性和目标变量。cvpartition 函数用于将数据集划分为训练集和测试集,HoldOut 表示按比例划分,0.3 表示测试集占总数据集的 30%。fitrsmote 函数用于对训练集进行过采样,生成新的训练集 XtrainSmote。fitcensemble 函数用于训练集成模型,其中使用了决策树作为基学习器,Bag 表示采用自助法进行采样,NumLearningCycles 表示训练的轮数。predict 函数用于预测测试集的输出,计算 RMSE 作为性能指标。
fitcensemble 是 MATLAB 中的一个函数,用于训练集成分类模型。具体的用法如下:
```matlab
% 导入数据
load('mydata.mat')
% 将数据集划分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(cv.training,:);
Ytrain = Y(cv.training,:);
Xtest = X(cv.test,:);
Ytest = Y(cv.test,:);
% 训练模型
t = templateSVM('KernelFunction','rbf');
ens = fitcensemble(Xtrain,Ytrain,'Method','Subspace','Learners',t,'NumLearningCycles',200);
% 预测测试集
Ypred = predict(ens,Xtest);
% 计算模型的性能指标
accuracy = sum(Ypred==Ytest)/numel(Ytest);
```
其中,mydata.mat 是一个 MATLAB 数据文件,包含了变量 X 和 Y,分别表示数据集的属性和目标变量。cvpartition 函数用于将数据集划分为训练集和测试集,HoldOut 表示按比例划分,0.3 表示测试集占总数据集的 30%。fitcensemble 函数用于训练集成模型,其中使用了支持向量机作为基学习器,Subspace 表示采用子空间法进行采样,NumLearningCycles 表示训练的轮数。predict 函数用于预测测试集的输出,计算准确率作为性能指标。
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