我尝试将Logistic回归、线性判别分析和KNN应用于python的“统计学习导论”( 市场数据集 )中。 Logistic回归和LDA在实施方面是相当直接的。下面是测试数据集上的混淆矩阵。📷 📷 这两种方法非常相似,几乎都有相同的精确度。但是,我试图通过绘制损失vs K图来为KNN找到一个K:📷并选择了一个大约125的K来获得这个...
K-近邻算法(KNN,K-Nearest Neighbor)可以用于分类和回归[1]。K-近邻算法,意思是每一个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表,以大多数邻居的特征代表该样本的特征,据此分类[2]。它的优势非常突出:思路简单、易于理解、易于实现,无需参数估计[3]。 本期笔者将KNN算法应用在基于测井数据的岩性分类上。 下面分为...
% 一元回归x=[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3055 3372];%自变量时间序列数据y=[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 1902 2013 2446 2736 2825];%因变量时间序列数据%生成一个17*2 矩阵,其中第1 列元素均为1,作为常数项的自变量X...
本文选自《Matlab建立SVM,KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线》。 点击标题查阅往期内容 R语言贝叶斯广义线性混合(多层次/水平/嵌套)模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据 逻辑回归Logistic模型原理R语言分类预测冠心病风险实例 数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化 R语言高维数据...
拟合逻辑回归模型。 mdl = fitglm(pred,resp,'Distribution','binomial','Link','logit'); 计算ROC曲线。使用逻辑回归模型中的概率估计值作为得分。 perfcurve将阈值存储在数组中。 显示曲线下的面积。 AUC AUC = 0.7918 曲线下的面积为0.7918。最大AUC为1,对应于理想分类器。较大的AUC值表示更好的分类器性能...
1、KNN算法是一个非常简单的算法,理论成熟,思想简单,既可以用来做分类也可以用来做回归 2、天然解决多分类问题,也可用于回归问题 3、和朴素贝叶斯之类的算法比,对数据没有假设,准确度高,对异常点不敏感 4、KNN在训练过程中实质上不需要做任何事情,所以训练本身不产生任何时间上的消耗 ...
最近我们被客户要求撰写关于SVM,KNN和朴素贝叶斯模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 绘制ROC曲线通过Logistic回归进行分类 加载样本数据。 loadfisheriris 通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。 pred= meas(51:end,1:2);
【MATLAB第29期】基于MATLAB的K最邻近KNN时间序列预测模型,含预测未来 一、简介 基于最邻近算法的分类,本质上是对离散的数据标签进行预测,实际上,最邻近算法也可以用于对连续的数据标签进行预测,这种方法叫做基于最邻近数据的回归,预测的值(即数据的标签)是连续值,通过计算数据点最临近数据点平均值而获得预测值。
MATLAB KNN函数(K-最近邻算法) K-最近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种经典的分类和回归算法。在分类问题中,KNN算法根据特征空间中k个最近邻样本的类别标签,来预测待分类样本的类别;在回归问题中,KNN算法根据特征空间中k个最近邻样本的属性值,来预测待回归样本的属性值。 MATLAB提供了一个knnsearch函数用于...
KNN算法是一种基于实例的学习方法,用于解决分类和回归问题。对于分类问题,KNN算法通过比较待分类样本与已知类别样本的特征相似度,将其归为相似度最高的k个样本所属的类别中出现次数最多的类别。 KNN算法的原理比较简单。首先,计算待分类样本与已知样本之间的距离,常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距...