matlab fitcecoc函数用法
时间: 2025-02-27 10:47:39 浏览: 150
### Matlab `fitcecoc` 函数使用教程
#### 1. 功能概述
`fitcecoc` 是 MATLAB 中用于训练多类错误纠正输出编码 (ECOC) 模型的函数。该模型通过组合多个二元分类器来实现多类分类任务[^1]。
#### 2. 基本语法
基本调用形式如下:
```matlab
Mdl = fitcecoc(Tbl, ResponseVarName);
Mdl = fitcecec(Tbl, formula);
Mdl = fitcecoc(X,Y);
```
其中,`Tbl` 表示输入表格数据集;`ResponseVarName` 或者 `formula` 定义响应变量名称或公式;`X` 和 `Y` 分别表示预测变量矩阵和标签向量[^2]。
#### 3. 参数设置
可以指定多种参数来自定义 ECOC 模型的行为,比如选择基础学习算法 (`Learners`)、设定编码设计方式 (`Coding`) 等等。常用选项有:
- `'Learners'`: 设置底层二元分类器,默认为线性核支持向量机 ('svm')。
- `'Coding'`: 编码策略的选择,如 'onevsall', 'onevsone' 等。
例如:
```matlab
% 使用RBF核的支持向量机作为基分类器构建One-vs-One ECOC模型
t = templateSVM('KernelFunction','rbf');
mdl = fitcecoc(X_train, Y_train,'Learner', t ,'Coding','onevsone');
```
#### 4. 实际应用案例
下面给出一个完整的例子展示如何加载鸢尾花数据集并创建一个多类 SVM 分类器:
```matlab
load fisheriris % 加载内置的数据集
X = meas;
Y = species;
% 划分训练测试集合
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
idxTrain = training(cv);
% 训练ECOC模型
template = templateSvm('Standardize',true);
model = fitcecoc(X(idxTrain,:), Y(idxTrain), ...
'Learners', template,...
'ClassNames',{'setosa','versicolor','virginica'},...
'Verbose',1);
% 预测新样本所属类别
predictedLabels = predict(model,X(~idxTrain,:));
accuracy = sum(predictedLabels==Y(~idxTrain))/numel(Y(~idxTrain))
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy*100), '%'])
```
此段代码展示了从准备数据到评估模型性能的一系列操作过程。
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