MATLAB精确性验证脚本COMP9417项目:稳健支持向量机和乳腺癌分类提供了(a)所有代码文件和(b)如何使用它们的摘要。所有代码都按照与报告相对应的部分进行文件夹组织。第1节:数据预处理包含两个CSV文件在此文件夹中:data.csv(原始乳腺癌数据集)和processed_data.csv,这是处理后的数据集。通过运行preprocess.py文件构建处理后的数据集。您还可以选择添加命令行参数--plot True以获得数据集的相关热图。第2节:基本模型比较该processed_data.csv数据集再次包含在此处,以便于比较所需的运行。本节中的其他唯一代码是basic_models.py文件。该文件接受几种不同的命令行输入:--split splitVal:输入您自己的测试集拆分值(默认为0.2)作为float类型。--model m:输入'DT'、'GNB'、'NN'、'SVM'或'ALL'字符串以在数据集上测试特定模型(默认为'ALL')。--search b:输入布尔类型以开启搜索。
MATLAB精确性验证脚本 - COMP9417项目稳健支持向量机和乳腺癌分类
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威斯康星医院的乳腺癌数据集,结构清晰、格式干净,拿来练手模型调优挺方便。尤其是搞分类算法的,这数据还挺有代表性,能直接拿来测你的SVM、决策树、神经网络啥的。
文件是压缩包格式,名字叫breast-cancer-wisconsin.names.zip,里面除了.data文件,还有文档,字段都有写清楚,直接喂进模型就行。嗯,列名不多,一眼能看明白。
像你要做恶性良性预测或者模型对比实验,这套数据还挺合适的。比如用sklearn跑个RandomForestClassifier试试看,十几秒就能搞定。
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SVM 有个核心原则叫做最大间隔,就是通过选取一个间隔最大的超平面来进行分类,这样能有效降低过拟合的风险。而且,支持向量离决策边界越近,它对分类结果的影响越大。所以,训练时找到合适的支持向量尤为重要。
说到核技巧,SVM 用得挺多的。最常用的包括线性核、多项式核和径向基函数核(RBF),每种核函数适应不同的数据情况,比如 RBF
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训练用train_test_split分一下训练集和测试集,测试精度别太低就行,一般准确率、F1 分数这些指标要盯紧。尤其分类不均衡时,光看 accuracy 就没意义。
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