主要内容gydF4y2Ba

使用分类学习程序训练逻辑回归分类器gydF4y2Ba

这个例子展示了如何在Classification Learner应用程序中构建logistic回归分类器,使用gydF4y2Ba电离层gydF4y2Ba包含两个类的数据集。你可以在分类学习者中对两个类使用逻辑回归。在gydF4y2Ba电离层gydF4y2Ba数据,响应变量分为两个层次:gydF4y2BaggydF4y2Ba表示良好的雷达回报,并且gydF4y2BabgydF4y2Ba代表坏雷达返回。gydF4y2Ba

  1. 在MATLABgydF4y2Ba®gydF4y2Ba,加载gydF4y2Ba电离层gydF4y2Ba数据集并定义从数据集以用于分类的一些变量。gydF4y2Ba

    负载gydF4y2Ba电离层gydF4y2Ba电离层= array2table (X);电离层。组= Y;gydF4y2Ba

    或者,您可以加载gydF4y2Ba电离层gydF4y2Ba数据集和保存gydF4y2BaXgydF4y2Ba和gydF4y2BaYgydF4y2Ba数据作为独立的变量。gydF4y2Ba

  2. 在gydF4y2Ba应用程序gydF4y2Ba标签,在gydF4y2Ba机器学习和深度学习gydF4y2Ba组中,单击gydF4y2Ba分类学习者gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

  3. 在gydF4y2Ba分类学习者gydF4y2Ba标签,在gydF4y2Ba文件gydF4y2Ba部分中,点击gydF4y2Ba新会话>从工作区gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

    在“从工作区”对话框的“新会话”中,选择表gydF4y2Ba电离层gydF4y2Ba从gydF4y2Ba数据集变量gydF4y2Ba列表。观察该应用已选择gydF4y2Ba集团gydF4y2Ba为响应变量,其余为预测变量。gydF4y2Ba集团gydF4y2Ba有两个水平。gydF4y2Ba

    或者,如果你保留你的预测数据gydF4y2BaXgydF4y2Ba和响应变量gydF4y2BaYgydF4y2Ba作为两个独立的变量,可以先选择矩阵gydF4y2BaXgydF4y2Ba从gydF4y2Ba数据集变量gydF4y2Ba列表。然后,下面gydF4y2Ba回复gydF4y2Ba, 点击gydF4y2Ba从工作空间gydF4y2Ba单选按钮,选择gydF4y2BaYgydF4y2Ba从列表中。这gydF4y2BaYgydF4y2Ba变量与gydF4y2Ba集团gydF4y2Ba变量。gydF4y2Ba

  4. 点击gydF4y2Ba开始课程gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

    分类学习者创建数据的散点图。gydF4y2Ba

  5. 使用散点图可视化哪些变量用于预测响应是有用的。在X和Y轴控件中选择不同的变量。观察哪些变量最清晰地分离类颜色。gydF4y2Ba

  6. 训练Logistic回归分类器,在gydF4y2Ba分类学习者gydF4y2Ba标签,在gydF4y2Ba模型类型gydF4y2Ba节中,单击向下箭头以展开分类器列表,并在gydF4y2Ba逻辑回归分类器gydF4y2Ba,点击gydF4y2Ba逻辑回归gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

    然后单击gydF4y2Ba火车gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

    分类学习者训练模型。该应用程序在一个框中勾勒出gydF4y2Ba准确性(验证)gydF4y2Ba最佳模型的得分(在这种情况下,只有一个模型)。gydF4y2Ba

  7. 中选择模型gydF4y2Ba模型gydF4y2Ba窗格查看结果。检查训练模型的散点图,然后尝试绘制不同的预测器。错误分类的点被显示为X.gydF4y2Ba

  8. 检查每个班级预测的准确性,在gydF4y2Ba分类学习者gydF4y2Ba标签,在gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba部分中,点击gydF4y2Ba混淆矩阵gydF4y2Ba并选择gydF4y2Ba验证数据gydF4y2Ba.查看真实班级和预测班级结果的矩阵。gydF4y2Ba

  9. 选择最佳模型gydF4y2Ba模型gydF4y2Ba窗格(最佳得分在方框中高亮显示)。为了改进模型,尝试在模型中加入不同的功能。看看是否可以通过删除预测能力低的特征来改进模型。gydF4y2Ba

    在gydF4y2Ba分类学习者gydF4y2Ba标签,在gydF4y2Ba特性gydF4y2Ba部分中,点击gydF4y2Ba功能选择gydF4y2Ba.在Feature Selection对话框中,指定要从模型中删除的预测器,然后单击gydF4y2Ba火车gydF4y2Ba用新的选项训练一个新的模型。的分类器之间比较结果gydF4y2Ba模型gydF4y2Ba窗格。gydF4y2Ba

  10. 要调查特征,包括或排除,使用平行坐标图。在gydF4y2Ba分类学习者gydF4y2Ba标签,在gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba部分中,选择gydF4y2Ba平行坐标gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

  11. 要将训练过的模型导出到工作空间,请选择Classification Learner选项卡并单击gydF4y2Ba出口模式gydF4y2Ba.看gydF4y2Ba导出分类模型来预测新数据gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

  12. 要检查培训此分类器的代码,请单击gydF4y2Ba生成函数gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

使用相同的工作流来评估和比较您可以在分类学习器中训练的其他分类器类型。gydF4y2Ba

尝试所有不可优化的分类器模型预置您的数据集:gydF4y2Ba

  1. 单击最右边的箭头gydF4y2Ba模型类型gydF4y2Ba节以展开分类器列表。gydF4y2Ba

  2. 点击gydF4y2Ba所有gydF4y2Ba,然后单击gydF4y2Ba火车gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

要了解其他分类器类型,请参见gydF4y2Ba在分类学习者应用程序中训练分类模型gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

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