R语言cusum绘制学习曲线

CUSUM学习曲线是一种用于评估分类器性能的图表。CUSUM代表Cumulative Sum（累积和），它可以显示模型在不同阈值下的累积准确性。在R语言中，可以使用以下代码绘制CUSUM学习曲线：

library(mlbench) # 用于加载数据集
library(caret) # 用于训练模型
library(cusum) # 用于绘制CUSUM学习曲线

# 加载数据集
data(Sonar)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(Sonar$Class, p = 0.75, list = FALSE)
train <- Sonar[trainIndex, ]
test <- Sonar[-trainIndex, ]

# 训练模型
model <- train(Class ~ ., data = train, method = "svmLinear", trControl = trainControl(method = "cv", number = 10))

# 绘制CUSUM学习曲线
cusum_plot(model, test$Class, test[, -ncol(test)])

这段代码使用Sonar数据集训练一个支持向量机模型，并使用CUSUM包绘制CUSUM学习曲线。您可以将数据集和模型更改为自己的数据集和模型。

相关问题

双边cusum，matlab

### 双边CUSUM算法MATLAB实现

双边CUSUM（Cumulative Sum）控制图是一种用于检测过程均值变化的有效工具。该方法通过累积观测数据与目标值之间的差异来识别异常情况。下面提供了一个完整的双边CUSUM算法的MATLAB实现及其解释。

#### 初始化参数设置

% 参数设定
k = 0.5; % 决策区间宽度的一半
h = 5;   % 控制限阈值
mu_0 = 0;% 过程的目标均值
sigma = 1;% 已知的标准差
n = length(data); % 数据长度
cplus = zeros(n, 1);
cminus = zeros(n, 1);

这里`data`代表输入的时间序列数据向量，而其他变量则定义了CUSUM图表的关键参数[^1]。

#### 计算正负方向上的累计和

for i = 2:n
    cplus(i) = max(0, data(i)- (mu_0 + k*sigma)+ cplus(i-1));
    cminus(i)= max(0,-(data(i)-(mu_0-k*sigma))+ cminus(i-1));

    if(cplus(i)> h || cminus(i)> h)
        fprintf('Out of control at point:%d\n',i);
        break;
    end
end

上述循环迭代地更新两个累加器`cplus` 和 `cminus`,分别对应于向上偏移(`> mu`)以及向下偏移(`< mu`)的情况下的累积统计量。当任一累加器超过预设界限`h`时，则触发警报并停止监测流程。

#### 结果可视化
为了更好地理解这些数值的变化趋势，可以绘制相应的图形表示：

figure();
plot([1:length(data)], cplus,'r',[1:length(data)] ,cminus ,'b');
xlabel('Sample Index'); ylabel('Cusum Value');
title(['Bilateral CUSUM Chart with Decision Interval Width=',num2str(k),' and Control Limit Threshold=', num2str(h)]);
legend({'Positive Direction','Negative Direction'});
grid on;
hold off;

这段代码创建了一个双轴线形图用来展示随样本索引增加过程中各个时刻对应的上下方累积偏差值，并标注了所使用的决策间隔宽度及控制极限门限作为标题的一部分。

cusum算法matlab检测突变点

CUSUM (Cumulative Sum) 算法是一种用于异常检测的方法，特别适用于连续数据流的情况。在MATLAB中，可以利用这个算法来寻找信号中的潜在突变点。以下是使用MATLAB实现CUSUM算法的一个简单步骤：

1. 定义基础分布：首先，你需要确定一个模型，通常假设正常数据的概率密度函数（PDF）。例如，如果数据是一组均值μ、方差σ^2的正态分布，你可以先计算出累计和。

mu = ...; % 假设的均值
sigma = ...; % 假设的标准差

n = length(y); % 数据长度
s = zeros(n, 1); % 初始化累积和

2. 计算累积和：对每个数据点y_i，将它减去当前的μ，并除以标准化后的标准差，然后加到累积和上。

for i = 2:n
    z = (y(i) - mu) / sigma;
    s(i) = max(0, s(i-1) + z);
end

3. 设置阈值并检测异常：选择一个合适的阈值，当累积和超过此阈值时，认为数据点可能是异常的。

threshold = ...; % 设置CUSUM图的警戒线
outliers = find(s > threshold, 1); % 查找第一个异常位置

4. 可视化结果：为了更好地理解检测过程，你可以绘制累积和图表。

plot(1:n, s, 'b');
hold on;
plot(outliers, s(outliers), 'ro', 'MarkerSize', 15);
xlabel('时间点');
ylabel('CUSUM值');
title('CUSUM算法检测突变点');
hold off;