门户网站的营销方式,成都小程序定制开发,网站不同,优化培训课程贝叶斯优化CNN分类matlab代码
数据为Excel分类数据集数据。
数据集划分为训练集、验证集、测试集#xff0c;比例为8:1:1
数据处理: 在数据加载后#xff0c;对数据进行了划分#xff0c;包括训练集、验证集和测试集#xff0c;这有助于评估模型的泛化能力。
数据标准化…贝叶斯优化CNN分类matlab代码
数据为Excel分类数据集数据。
数据集划分为训练集、验证集、测试集比例为8:1:1
数据处理: 在数据加载后对数据进行了划分包括训练集、验证集和测试集这有助于评估模型的泛化能力。
数据标准化 对数据进行了 Zscore 标准化处理有利于提高模型的收敛速度和性能。
参数设置代码中设置了贝叶斯迭代次数 BO_iter通过调整这个参数可以控制贝叶斯优化算法的迭代次数从而更好地优化模型的超参数。
可视化结果: 代码中包含了对训练过程和预测结果的可视化包括损失函数的曲线、真实标签与预测标签的对比等有助于直观地评估模型的性能和结果的准确性。
输出的定量结果如下
训练集正确率1
验证集正确率1
测试集正确率1
运行时长:17.419
代码能正常运行时不负责答疑
代码有详细中文介绍。
代码运行结果如下: 部分代码如下
% 清除命令窗口、工作区数据、图形窗口、警告
clc;
clear;
close all;
warning off;
load(data) data1readtable(分类数据集.xlsx); %读取数据
data2data1(:,2:end);
datatable2array(data1(:,2:end));
data_biaodata2.Properties.VariableNames; %数据特征的名称
A_data1data; data_selectA_data1;
feature_need_last1:size(A_data1,2)-1; %% 数据划分 x_feature_labeldata_select(:,1:end-1); %x特征 y_feature_labeldata_select(:,end); %y标签 index_label1randperm(size(x_feature_label,1)); index_labelG_out_data.spilt_label_data; % 数据索引 if isempty(index_label) index_labelindex_label1; end
spilt_riG_out_data.spilt_rio; %划分比例 训练集:验证集:测试集
train_numround(spilt_ri(1)/(sum(spilt_ri))*size(x_feature_label,1)); %训练集个数
vaild_numround((spilt_ri(1)spilt_ri(2))/(sum(spilt_ri))*size(x_feature_label,1)); %验证集个数
%训练集验证集测试集
train_x_feature_labelx_feature_label(index_label(1:train_num),:);
train_y_feature_labely_feature_label(index_label(1:train_num),:);
vaild_x_feature_labelx_feature_label(index_label(train_num1:vaild_num),:);
vaild_y_feature_labely_feature_label(index_label(train_num1:vaild_num),:);
test_x_feature_labelx_feature_label(index_label(vaild_num1:end),:);
test_y_feature_labely_feature_label(index_label(vaild_num1:end),:);
