:MATLAB 2015b机器学习实战:构建预测模型和提升模型性能
发布时间: 2024-06-14 12:24:01 阅读量: 66 订阅数: 30
![:MATLAB 2015b机器学习实战:构建预测模型和提升模型性能](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4f78b250a6457acf8d9a213dfe9923e9.png)
# 1. 机器学习基础**
机器学习是一种人工智能技术,它使计算机能够从数据中学习,而无需明确编程。它涉及到创建算法,这些算法可以识别模式、做出预测和做出决策。
机器学习算法分为两类:监督学习和非监督学习。监督学习算法使用带标签的数据(即输入数据与预期输出相关联)来学习,而非监督学习算法使用未标记的数据。
机器学习在各个领域都有广泛的应用,包括预测建模、图像识别和自然语言处理。它使企业能够利用数据来提高决策、优化运营和创造新的产品和服务。
# 2. 数据准备和探索
### 2.1 数据获取和预处理
**数据获取**
数据获取是机器学习项目中至关重要的一步。数据可以来自各种来源,例如:
- **公开数据集:** Kaggle、UCI 机器学习库等网站提供了大量的公开数据集。
- **内部数据:** 公司、组织或研究机构内部收集的数据。
- **网络爬取:** 从网站或其他在线资源中提取数据。
**数据预处理**
在使用数据进行机器学习建模之前,通常需要进行数据预处理,以确保数据质量和一致性。数据预处理步骤包括:
- **数据清洗:** 删除缺失值、异常值和不一致的数据。
- **数据转换:** 将数据转换为适合建模的格式,例如将文本数据转换为数字数据。
- **数据标准化:** 将数据缩放到相同范围,以防止某些特征对模型产生过大影响。
- **特征工程:** 创建新特征或修改现有特征,以提高模型性能。
### 2.2 数据可视化和探索
**数据可视化**
数据可视化是探索和理解数据的有效方法。常用的可视化技术包括:
- **直方图:** 显示数据分布。
- **散点图:** 显示两个变量之间的关系。
- **箱线图:** 显示数据分布的中心趋势、离散程度和异常值。
**数据探索**
数据探索涉及分析和理解数据,以识别模式、趋势和异常值。数据探索技术包括:
- **统计分析:** 计算数据分布、均值、中位数和方差等统计量。
- **相关性分析:** 确定两个或多个变量之间的相关性。
- **聚类分析:** 将数据点分组为具有相似特征的簇。
**代码示例**
以下 MATLAB 代码展示了如何获取、预处理和可视化数据:
```
% 数据获取
data = csvread('data.csv');
% 数据预处理
data = fillmissing(data, 'mean'); % 填充缺失值
data(:, 1) = normalize(data(:, 1)); % 标准化第一列数据
% 数据可视化
figure;
histogram(data(:, 1));
xlabel('Feature 1');
ylabel('Frequency');
title('Histogram of Feature 1');
figure;
scatter(data(:, 1), data(:, 2));
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
title('Scatter Plot of Features 1 and 2');
```
**逻辑分析**
- `csvread` 函数从 CSV 文件中读取数据。
- `fillmissing` 函数使用均值填充缺失值。
- `normalize` 函数将数据缩放到 [0, 1] 范围内。
- `histogram` 函数绘制直方图。
- `scatter` 函数绘制散点图。
# 3.1 监督学习算法
监督学习算法是一种机器学习算法,它使用带标签的数据集来学习输入和输出之间的映射关系。在监督学习中,算法会根据输入数据(特征)和已知的输出(标签)进行训练,以建立一个模型,该模型可以预测新数据的输出。
#### 3.1.1 线性回归
线性回归是一种监督学习算法,用于预测连续值的目标变量。它假设输入特征和目标变量之间的关系是线性的,即可以表示为一条直线。
```
% 导入数据
data = load('data.mat');
% 创建线性回归模型
model = fitlm(data.X, data.y);
% 预测新数据
y_pred = predict(model, data.X_new);
```
**逻辑分析:**
* `fitlm` 函数用于创建线性回归模型。它接受两个参数:特征矩阵 `X` 和目标向量 `y`。
* `predict` 函数用于使用训练好的模型预测新数据。它接受特征矩阵 `X_new` 作为参数。
**参数说明:**
* `X`: 特征矩阵,其中每一行是一个数据点,每一列是一个特征。
* `y`: 目标向量,其中每个元素是与相应数据点关联的标签。
* `X_new`: 要预测的新数据特征矩阵。
* `model`: 训练好的线性回归模型。
* `y_pred`: 预测的目标值。
#### 3.1.2 逻辑回归
逻辑回归是一种监督学习算法,用于预测二进制分类目标变量。它假设输入特征和目标变量之间的关系是逻辑性的,即可以用 S 型
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