【文件属性】：
文件名称：交叉验证LOOCVmatlab代码-MachineLearning_SVM:机器学习_SVM
文件大小：42KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-13 09:09:55
系统开源
交叉验证LOOCV
matlab代码basic_SVM
Matlab
代码
此页面是使用basic_SVM
（基本支持向量机）函数的快速手册。
此代码位于
basic_SVM是一组运行机器学习进行分类的函数。
它需要一组特征和相应的类作为输入。
目前它只能处理二分情况（例如，1
和
0，兄弟姐妹和无关，控制和多动症，...）。
该程序探索不同特征的使用，并报告每个案例的性能（样本内和样本外）。
例如，如果您的数据有
100
个特征，该程序可以帮助您探索在分类中使用
10、20、...
100
个特征的性能（您可以轻松定义要包含的特征数量和数量）。
对于每个特征集，程序将数据分成两个分区（一个分区用于训练，另一个用于测试），在分区测试中优化分类器并将其用于为测试保留的新数据（分区测试）。
重复
N
次并报告结果。
它是如何工作的
详细地说，在
N
次总运行中的每次运行
n
中，数据（特征及其对应的类：1
或
0；兄弟或不相关）被划分为
2
个样本：“训练”和“测试”，其中分区“训练”是剩下
m
个元素。
默认情况下，分类器使用留一法交叉验证
(loocv)
对该分区“训练”进行优化（您可
【文件预览】：
MachineLearning_SVM-master
----fit_SVM.m(1KB)
----sort_feat_kolmogorov_difference.m(4KB)
----concatenate_data.m(138B)
----read_options_basic_SVM.m(4KB)
----SVM_Example.jpg(29KB)
----LICENSE(14KB)
----get_predictions.m(2KB)
----settings.m(639B)
----basic_SVM.m(11KB)
----readme.md(6KB)
----run_fit_SVM.m(716B)