MATLAB m 文件调用机器学习指南：利用 MATLAB 进行数据分析和建模

# 1. MATLAB m 文件概述

MATLAB m 文件是 MATLAB 中用于编写脚本和函数的文本文件。它们包含 MATLAB 命令和语句，用于执行各种任务，例如数据分析、可视化和机器学习建模。

MATLAB m 文件以 `.m` 扩展名保存，并可以包含注释、变量、函数和代码块。注释以百分号 (%) 开头，用于提供有关代码的目的和功能的信息。变量用于存储数据，函数用于执行特定任务，代码块用于将相关代码分组在一起。

MATLAB m 文件提供了灵活性和可重用性，使开发人员能够轻松地创建和共享代码。它们对于自动化任务、组织代码并提高 MATLAB 工作流程的效率至关重要。

# 2. 机器学习基础

### 2.1 机器学习概念和算法

机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习。机器学习算法通过识别数据中的模式和关系，来构建能够执行特定任务的模型。

#### 2.1.1 监督学习

在监督学习中，算法使用带有已知输出（称为标签）的输入数据进行训练。训练完成后，模型可以对新数据进行预测。常见的监督学习算法包括：

- 线性回归：用于预测连续值（例如，房价）
- 逻辑回归：用于预测二元分类（例如，电子邮件是否为垃圾邮件）
- 支持向量机：用于分类和回归

#### 2.1.2 无监督学习

在无监督学习中，算法使用没有标签的输入数据进行训练。训练完成后，模型可以识别数据中的模式和结构。常见的无监督学习算法包括：

- 聚类：将数据点分组到相似组中
- 降维：将高维数据投影到低维空间中
- 异常检测：识别与数据集其余部分不同的数据点

#### 2.1.3 强化学习

在强化学习中，算法通过与环境交互并接收奖励或惩罚来学习。训练完成后，模型可以制定决策以最大化奖励。常见的强化学习算法包括：

- Q 学习：用于学习最佳动作策略
- 深度确定性策略梯度（DDPG）：用于连续动作控制
- 演员-评论家（A2C）：用于离散动作控制

### 2.2 机器学习模型评估

在训练机器学习模型后，对其进行评估至关重要，以了解其性能和泛化能力。常见的机器学习模型评估指标包括：

#### 2.2.1 准确率、召回率和 F1 值

- **准确率**：正确预测的样本数量与所有样本数量之比
- **召回率**：正确预测的正样本数量与所有正样本数量之比
- **F1 值**：准确率和召回率的加权调和平均值

#### 2.2.2 ROC 曲线和 AUC

- **ROC 曲线**：真实正率（TPR）与假正率（FPR）之间的关系曲线
- **AUC**：ROC 曲线下面积，衡量模型区分正负样本的能力

#### 2.2.3 交叉验证

交叉验证是一种用于评估机器学习模型泛化能力的技术。它将数据集分成多个子集，依次使用每个子集作为测试集，其余子集作为训练集。交叉验证的常见方法包括：

- K 折交叉验证：将数据集分成 K 个相等的部分，依次使用每个部分作为测试集
- 留出法：将数据集分成训练集和测试集，测试集通常为数据集的 20%
- 自助法：从原始数据集中随机抽取样本进行训练，重复该过程多次

# 3.1 数据导入和预处理

#### 3.1.1 数据读取和转换

MATLAB 提供了多种函数用于从不同来源读取数据，包括文本文件、电子表格和数据库。最常用的函数是 `readtable`，它可以将数据读取到表格中。

% 从 CSV 文件读取数据
data = readtable('data.csv');

% 从 Excel 文件读取数据
data = readtable('data.xlsx');

% 从数据库读取数据
data = readtable('mydatabase', 'mytable');

读取数据后，可以使用各种函数对其进行转换和操作。例如，`table2array` 函数可以将表格转换为数组，而 `array2table` 函数可以将数组转换为表格。

% 将表格转换为数组
data_array = table2array(data);

% 将数组转换为表格
data_table = array2table(data_array);

#### 3.1.2 缺失值处理

缺失值是数据分析中常见的问题。MAT