为了直观展示预测概率,我们可以绘制一个散点图并使用颜色深浅表示预测的概率。 % 绘制结果figure;scatter(X(:,1),X(:,2),50,probability,'filled');colorbar;title('预测概率');xlabel('特征1');ylabel('特征2'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 上述代码将散点图的每个点根据预测概率着色,使我们能够清楚...
6. 可视化预测结果 为了更好地展示预测结果,我们可以使用饼状图来展示预测准确率与不准确率的比例。 70%30%预测结果分布正确预测错误预测 在实际应用中,我们可能会用更复杂的统计数据来展示模型的表现,但这个示例为简单的表现形式。 7. 结论 在本文中,我们探讨了如何在MATLAB中进行机器学习预测,从数据准备、模型训...
3. 选择合适的机器学习算法:根据数据的性质和任务的需求,选择适合的机器学习算法。常用的算法包括回归算法、时间序列预测算法等。 4. 模型训练与评估:使用历史数据进行模型训练,并使用合适的评估指标来评估模型的性能。可以使用交叉验证等技术来避免过拟合和评估模型的泛化能力。 5. 预测未来关闭:使用训练好的模型对未...
0前言基于matlab的机器学习神经网络时间序列预测模型-全程字幕代码详细讲解 03:03 1、基于LSTM长短期记忆网络的时间序列的预测模型(全字幕)-matlab程序详细讲解 29:26 2、基于长短期记忆网络LSTM时序预测-预测未来新数据代码详细教程 27:47 3、基于bp神经网络的时间序列的预测模型(全字幕)-matlab程序详细讲解 23:34 ...
机器学习之基本Matlab的决策树实现对给定标本的预测QQ 8872401, 视频播放量 49、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 2zcode, 作者简介 猿创代码.精彩展示.运行无错!,相关视频:基于Matlab实现的SIFT+RANSAC图像拼接与融合,基于Matlab编
而Matlab作为一款功能强大的数值计算软件,其机器学习工具箱为用户提供了便捷的模型训练和预测功能。本文将介绍在Matlab中如何使用机器学习工具箱进行模型训练和预测,并结合实例加以说明。 一、数据准备 在进行模型训练和预测之前,首先需要准备训练和测试所需的数据集。Matlab中的机器学习工具箱提供了丰富的数据导入和处理...
上一个视频大家了解到MATLAB@MATLAB中国 在工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析以及机器学习、深度学习等AI领域广泛的应用之后,接下来这个视频针对生物信息学/生物医学领域的相关科学问题,通过MATLAB深度学习等AI功能进行实现的
【基于机器学习模型的多变量回归预测 】多模型(包括LSTM长短期记忆神经网络、BP神经网络回归及级联模型的预测等)对比,多指标(MAE、MAPE、MSE和RMSE等)输出评价。建模不易,模型有偿,需要的同学添加QQ【1153460737】交流,记得备注。欢迎一起学习,一起进步! 知识 校园学习 MATLAB 回归预测 多入多出预测 级联模型...
【MATLAB第56期】#源码分享 | 基于MATLAB的机器学习算法单输入多输出分类预测模型思路(回归改分类) 针对单输入多输出分类预测,可采用回归的方式进行预测。 本文采用BP神经网络进行演示。 一、导入数据 数据为1输入,5输出,总共482个样本。 输出分为五个指标,每个指标共4个评分维度,即【0 10 20 30】 ...
1.【JCR一区级】Matlab实现SMA-Transformer-LSTM多变量回归预测,黏菌算法(SMA)优化Transformer-LSTM组合模型(程序可以作为JCR一区级论文代码支撑,目前尚未发表); 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数,运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测,main.m为主程序...