num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别) num_dim = size(res, 2) - 1; % 特征维度 num_res = size(res, 1); % 样本数(每一行,是一个样本) num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例 res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集(不打乱数据时,注释该行) flag_conusion = 1;
时间: 2023-06-17 22:05:21 浏览: 102
这段代码主要是用来准备数据集用于训练机器学习模型的。其中,num_class 表示数据集中类别的数量,num_dim 表示数据集中每个样本的特征维度,num_res 表示数据集中样本的数量,num_size 表示训练集所占的比例。这段代码还将数据集打乱,以便更好地训练模型。最后,flag_conusion 变量可能是用来控制是否显示混淆矩阵的。
相关问题
解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别) %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2,即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;
这段代码主要是一个机器学习中的分类问题的例子,它的主要任务是对一个数据集进行训练和测试,以建立一个分类模型,并对模型的性能进行评价。下面是代码的具体解释:
1. `% % 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行`:这部分代码用于清空 MATLAB 的环境变量、关闭图窗、清空变量以及清空命令行,以确保开始时的环境是干净的。
2. `%% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx');`:这部分代码用于读取一个名为“数据集.xlsx”的 Excel 文件中的数据,并将其存储在一个名为“res”的矩阵中。
3. `%% 划分训练集和测试集 P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2);`:这部分代码将读取的数据集划分为训练集和测试集,其中训练集包含前270行数据,测试集包含剩下的数据。训练集中的前12列是输入特征,第13列是输出标签。这部分代码还计算了训练集和测试集的大小,用于后面的模型训练和测试。
4. `f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别)`:这部分代码计算了输入特征的维度和输出标签的类别数,以便后面使用。
5. `% % 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test';`:这部分代码将训练集和测试集中的输入特征和输出标签进行了转置,以适应后面模型训练和测试的需要。
6. `% % 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ;`:这部分代码对训练集和测试集中的输入特征进行了归一化处理,以使得不同特征之间的数值范围变得相似。这里使用了 mapminmax 函数进行归一化处理。
7. `% % 参数初始化 pop=5; % 种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2,即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化`:这部分代码是对采用 WOA(鲸鱼优化算法)进行超参数优化的过程。其中,pop 表示种群数量,Max_iter 表示最大迭代次数,dim 表示超参数的维度,lb 和 ub 分别表示超参数的上下界,fobj 表示优化的目标函数,Best_score 和 Best_pos 分别表示优化的最佳得分和最佳位置,curve 表示迭代过程中的得分曲线。
8. `% % 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2));`:这部分代码将优化得到的超参数提取出来,用于后面的模型训练。
9. `% % 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性`:这部分代码根据训练集和优化得到的超参数,创建了随机森林(Random Forest)分类模型,并计算了特征的重要性。
10. `% % 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model);`:这部分代码对训练集和测试集进行了模型仿真测试,其中 T_sim1 和 T_sim2 分别表示训练集和测试集的预测结果,Vote1 和 Vote2 分别表示训练集和测试集中每个样本在随机森林中的得票数。
11. `% % 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;`:这部分代码用于计算模型的性能评价指标,其中 error1 和 error2 分别表示训练集和测试集的分类准确率,即预测正确的样本数占总样本数的百分比。
for i = 1 : num_class mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本 mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数 mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数 P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入 T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出 P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入 T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出 end查找输出节点
在这段代码中,输出节点的数量应该是根据问题中的分类数目而决定的,即num_class。每个类别对应一个输出节点。在该循环中,每次循环取出一个类别的所有样本,计算该类别应该被分配到训练集中的样本数量mid_tiran(假设训练集和测试集的比例为1:1),然后将前mid_tiran个样本加入训练集,后面的样本加入测试集。其中,训练集的输入P_train是一个矩阵,每行代表一个样本的输入特征,列数为输入特征的维度;训练集的输出T_train是一个列向量,每行代表一个样本的分类标签;测试集的输入和输出同理。在该循环结束后,所有样本被分配到了训练集和测试集中。
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