改进一下这个代码
时间: 2023-07-02 11:13:05 浏览: 33
以下是一个改进的代码,具体改进如下:
1. 使用readtable函数替代xlsread函数,更加简洁方便。
2. 使用了更加灵活的网络结构设计方式,可以自行选择输入、隐层和输出层的大小。
3. 增加了交叉验证,以避免过拟合。
4. 增加了绘制ROC曲线和计算AUC的代码。
```matlab
% 读取数据
data = readtable('stu.xls');
X = table2array(data(:, 1:2));
y = double(data.gender == '男');
% 神经网络参数设置
inputSize = size(X, 2);
hiddenSize = 10;
outputSize = 1;
% 创建神经网络
net = feedforwardnet(hiddenSize);
net.layers{2}.transferFcn = 'logsig';
net.trainFcn = 'traingdx';
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideParam.trainRatio = 0.8;
net.divideParam.valRatio = 0.1;
net.divideParam.testRatio = 0.1;
% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, X', y');
% 测试神经网络
y_pred = net(X')';
accuracy = sum(round(y_pred) == y) / length(y);
% 绘制ROC曲线和计算AUC
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(y, y_pred, 1);
plot(X, Y);
xlabel('False positive rate');
ylabel('True positive rate');
title(['ROC curve (AUC = ' num2str(AUC) ')']);
```
需要注意的是,交叉验证可以提高模型的泛化能力,在神经网络中尤为重要。在本代码中,我们采用了80%的数据进行训练,10%的数据进行验证,10%的数据进行测试,这是常见的交叉验证方式之一。绘制ROC曲线和计算AUC可以更加全面地评估模型性能,尤其是在样本不平衡的情况下,AUC可以更好地反映模型的分类能力。