在MATLAB中进行分层10折交叉验证分类,可以按照以下步骤进行:
以下是一种可能的MATLAB代码实现示例:
% 1. 数据准备
load('data.mat'); % 加载数据集,假设数据集已经准备好
X = data(:, 1:end-1); % 特征矩阵
y = data(:, end); % 目标向量
% 2. 分层抽样
cv = cvpartition(y, 'KFold', 10); % 创建分层抽样对象
% 4. 循环训练和测试
accuracy = zeros(cv.NumTestSets, 1); % 存储每个折的准确率
precision = zeros(cv.NumTestSets, 1); % 存储每个折的精确率
recall = zeros(cv.NumTestSets, 1); % 存储每个折的召回率
for i = 1:cv.NumTestSets
% 5. 训练模型
trainIdx = cv.training(i);
testIdx = cv.test(i);
X_train = X(trainIdx, :);
y_train = y(trainIdx);
model = fitcsvm(X_train, y_train); % 使用支持向量机训练模型(示例)
% 6. 测试模型
X_test = X(testIdx, :);
y_test = y(testIdx);
y_pred = predict(model, X_test); % 预测测试数据
% 计算评估指标
accuracy(i) = sum(y_pred == y_test) / numel(y_test);
TP = sum(y_pred == 1 & y_test == 1);
FP = sum(y_pred == 1 & y_test == 0);
FN = sum(y_pred == 0 & y_test == 1);
precision(i) = TP / (TP + FP);
recall(i) = TP / (TP + FN);
end
% 7. 汇总结果
mean_accuracy = mean(accuracy);
mean_precision = mean(precision);
mean_recall = mean(recall);
disp(['平均准确率:', num2str(mean_accuracy)]);
disp(['平均精确率:', num2str(mean_precision)]);
disp(['平均召回率:', num2str(mean_recall)]);
在这个示例中,我们使用了支持向量机(SVM)作为分类算法,通过计算准确率、精确率和召回率来评估分类性能。你可以根据需要选择其他分类算法,并根据具体情况修改代码。
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