Matlab线条在机器学习中的应用：分类、回归模型可视化，模型性能一目了然

# 1. Matlab线条在机器学习中的基础**

Matlab中线条作为一种基本绘图元素，在机器学习中扮演着至关重要的角色。它可以直观地展示数据分布、模型预测和模型性能评估结果。

线条的绘制需要指定其坐标、颜色、线宽等参数。Matlab提供了丰富的函数库，如`plot`、`line`、`scatter`等，方便用户灵活地绘制各种类型的线条。

例如，以下代码绘制了一条连接点`(1,2)`和`(3,4)`的蓝色实线：

x = [1, 3];
y = [2, 4];
plot(x, y, 'b-', 'LineWidth', 2);

# 2. Matlab线条在分类模型可视化中的应用

### 2.1 线性分类模型可视化

#### 2.1.1 二分类模型可视化

**代码块：**

% 加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
y = data.y;

% 训练线性回归模型
model = fitlm(X, y);

% 绘制散点图和拟合线
figure;
scatter(X, y);
hold on;
plot(X, predict(model, X));
xlabel('特征值');
ylabel('目标值');
title('二分类模型可视化');
legend('数据点', '拟合线');

**逻辑分析：**

* `load('data.mat')`：加载数据文件。
* `fitlm(X, y)`：训练线性回归模型。
* `scatter(X, y)`：绘制散点图。
* `hold on`：保持当前图形，以便绘制其他内容。
* `plot(X, predict(model, X))`：绘制拟合线。
* `xlabel('特征值')`：设置 x 轴标签。
* `ylabel('目标值')`：设置 y 轴标签。
* `title('二分类模型可视化')`：设置图形标题。
* `legend('数据点', '拟合线')`：添加图例。

#### 2.1.2 多分类模型可视化

**代码块：**

% 加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
y = data.y;

% 训练多分类模型
model = fitcdiscr(X, y);

% 绘制散点图和分类边界
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), y);
hold on;
gscatter(X(:,1), X(:,2), predict(model, X));
xlabel('特征值1');
ylabel('特征值2');
title('多分类模型可视化');
legend('真实类别', '预测类别');

**逻辑分析：**

* `fitcdiscr(X, y)`：训练多分类模型。
* `gscatter(X(:,1), X(:,2), y)`：绘制散点图，不同类别用不同颜色表示。
* `gscatter(X(:,1), X(:,2), predict(model, X))`：绘制分类边界，不同类别用不同颜色表示。
* `xlabel('特征值1')`：设置 x 轴标签。
* `ylabel('特征值2')`：设置 y 轴标签。
* `title('多分类模型可视化')`：设置图形标题。
* `legend('真实类别', '预测类别')`：添加图例。

### 2.2 非线性分类模型可视化

#### 2.2.1 决策树模型可视化

**代码块：**

% 加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
y = data.y;

% 训练决策树模型
model = fitctree(X, y);

% 绘制决策树
figure;
view(model, 'mode', 'graph');
title('决策树模型可视化');

**逻辑分析：**

* `fitctree(X, y)`：训练决策树模型。
* `view(model, 'mode', 'graph')`：绘制决策树。
* `title('决策树模型可视化')`：设置图形标题。

#### 2.2.2 支持向量机模型可视化

**代码块：**