MATLAB作图函数在机器学习中的应用：5个模型结果可视化，辅助模型调优

# 1. MATLAB作图函数概述**

MATLAB 是一款强大的技术计算软件，提供广泛的作图函数，用于创建高质量、可定制的图形。这些函数使数据可视化变得简单，有助于理解复杂数据、识别模式和趋势，以及有效地传达结果。

MATLAB 作图函数易于使用，具有直观的语法和丰富的文档。它们支持各种图形类型，包括折线图、条形图、散点图、饼图和 3D 图形。此外，MATLAB 提供了高级功能，例如交互式可视化、自定义绘图和动画，以满足更复杂的可视化需求。

# 2. 机器学习模型结果可视化

在机器学习中，模型结果的可视化对于理解模型的性能、识别潜在问题以及辅助模型调优至关重要。MATLAB提供了丰富的作图函数，可以帮助我们直观地展示模型的输出，从而深入了解模型的行为。

### 2.1 分类模型结果可视化

分类模型旨在预测离散类别。对于分类模型，MATLAB提供了多种可视化技术来评估其性能。

#### 2.1.1 混淆矩阵

混淆矩阵是一个表格，显示了实际类别与预测类别的比较。它可以帮助我们识别模型的错误类型，例如假阳性和假阴性。

% 混淆矩阵
actualLabels = [1, 1, 0, 1, 0];
predictedLabels = [1, 0, 0, 1, 1];
confusionMatrix = confusionmat(actualLabels, predictedLabels);
disp(confusionMatrix);

**逻辑分析：**

* `confusionmat` 函数根据实际标签和预测标签生成混淆矩阵。
* 混淆矩阵是一个 2x2 矩阵，其中：
* 左上角元素表示正确预测为正类的样本数。
* 右上角元素表示错误预测为正类的样本数（假阳性）。
* 左下角元素表示错误预测为负类的样本数（假阴性）。
* 右下角元素表示正确预测为负类的样本数。

#### 2.1.2 ROC曲线

ROC（接收者操作特征）曲线显示了模型在不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）。它可以帮助我们评估模型在不同分类阈值下的性能。

% ROC 曲线
[fpr, tpr, thresholds] = roc(actualLabels, predictedLabels);
plot(fpr, tpr);
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('ROC Curve');

**逻辑分析：**

* `roc` 函数根据实际标签和预测标签计算 ROC 曲线的点。
* `plot` 函数绘制 ROC 曲线，其中 x 轴表示 FPR，y 轴表示 TPR。
* ROC 曲线越接近左上角，模型的性能越好。

### 2.2 回归模型结果可视化

回归模型旨在预测连续值。对于回归模型，MATLAB提供了不同的可视化技术来评估其性能。

#### 2.2.1 散点图

散点图显示了实际值与预测值之间的关系。它可以帮助我们识别模型的拟合程度以及是否存在异常值。

% 散点图
actualValues = [1.2, 3.4, 5.6, 7.8, 9.0];
predictedValues = [1.1, 3.3, 5.5, 7.7, 8.9];
scatter(actualValues, predictedValues);
xlabel('Actual Values');
ylabel('Predicted Values');
title('Scatter Plot');

**逻辑分析：**

* `scatter` 函数绘制散点图，其中 x 轴表示实际值，y 轴表示预测值。
* 散点图中的点越接近对角线，模型的拟合程度越好。

#### 2.2.2 残差图

残差图显示了实际值与预测值之间的差值。它可以帮助我们识别模型的系统性偏差和异常值。

% 残差图
residuals = actualValues - predictedValues;
plot(residuals);
xlabel('Index');
ylabel('Residuals');
title('Residual Plot');

**逻辑分析：**

* `plot` 函数绘制残差图，其中 x 轴表示样本索引，y 轴表示残差。
* 残差图中的点越接近零，模型的偏差越小。

# 3. MATLAB作图函数在模型调优中的应用

### 3.1 模型超参数的可视化

#### 3.1.1 网格搜索结果可视化

网格搜索是一种超参数调优技术，它通过遍历超参数空间中的网格来寻找最佳超参数组合。MATLAB中的`bayesopt`工具箱提供了网格搜索功能，可用于可视化网格搜索结果。

% 定义超参数网格
grid_search_params = {
    'learning_rate', [0.001, 0.01, 0.1],
    'max_depth', [3, 5, 7],
    'min_samples_split', [2, 5, 10]
};

% 执行网格搜索
[best_params, best_score] = bayesopt(@(params) my_objective_function(params), grid_search_params);

% 可视化网格搜索结果
figure;
subplot(1, 3, 1);
plot(best_params(:, 1), best_s