手把手教你使用MATLAB中的Classification Learner

机器学习算法是目前解决复杂的分类和预测问题的重要手段之一。利用MATLAB工具箱能够避免繁琐的代码编写和调试。
下面我将详细介绍如何使用Classification Learner工具箱

1.启动Classification Learner。在MATLAB菜单栏中选择“应用程序”下的Classification Learner

2.导入数据

上图所示为两种导入数据的方式：一种是从工作空间中导入（From Workspace）,一种是从数据文件中导入（From File）,此处以第二种方式为例。导入后如下图所示。

该窗口主要是用来设置训练数据的相关属性、标签及设置验证集。可以看到共分为3步：
S1：选择数据集，设置数据及矩阵中的行作为变量还是列作为变量；
S2：向算法声明哪些维度是输入量，哪些是输出量，即通过把变量导入为Predictor还是Response完成，其中Predictor对应输入，Response对应标签；
S3：利用交叉验证法对算法中的参数调优。step3中允许用户自定义k值。
导入数据并设置好交叉验证后，单击Start Session就弹出下图的分类器窗口

3.训练模型

菜单栏“CLASSIFIER”可以选择不同的分类器。。

如果对于数据没有特别深刻的了解或者特别适合的模型，可以选择上图中第一个“All Quick-To-Train”，这个选项会用所有高效的模型对数据训练，能够快速得到不同分类器的表现。最后单击“Train”，就可完成对模型的训练了，下图所示为利用某一种模型训练后的散点图。

★注：
1.单击History窗格中的模型，在下方Current model中可以显示该模型的详细信息。
2.在TRAINING组中，除了直接单击Train进行训练外，还可以通过Advanced按钮设置一些训练参数，如对于决策树类算法来说可以设置最大叶子节点数及确定决策边界的准则。
3.绘图选项PLOTS组中，可以绘制的图形包括训练数据的散点图、confusion matrix、ROC曲线等。

4.导出模型Export Model下拉列表中可以选择不同的导出方式

在对话框中输入导出模型的名称，默认为trainedClassifier。设置好后单击”确定”。此时在MATLAB的工作空间中便显示了一个名为trainedClassifier的结构体数据，即为训练好的数据。

5.进行新样本预测
调用格式：变量名=模型名称.predictFcn(新的预测数据样本)
下图所示分别为新样本数据和预测结果

★注：
1.新预测数据的形式和数据类型必须与训练中的数据保持一致，且不含标签
2.导入新预测数据时将数据设置为“表”类，以免报错。

参考文献：冷雨泉等，机器学习入门到实践MATLAB实践应用[M].清华大学出版社，

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