MATLAB在机器学习中如何使用

MATLAB在机器学习中的应用主要通过其丰富的工具箱和函数实现，以下是核心使用方法：

一、数据准备

• 数据加载：支持CSV、Excel等格式，如readtable('data.csv')。
• 数据预处理：使用fillmissing处理缺失值，normalize进行标准化。

二、模型构建

• 选择算法：从工具箱中选择合适算法，如线性回归用fitlm，支持向量机用fitcsvm。
• 训练模型：通过函数调用训练，如lm = fitlm(X, y)。

三、模型评估

• 性能指标：使用混淆矩阵、准确率等评估分类模型，如confusionmat函数。
• 结果可视化：通过绘图展示预测结果，如plot函数。

四、高级应用

• 深度学习：利用Deep Learning Toolbox构建神经网络，如卷积神经网络（CNN）。
• 特征工程：使用featureselect进行特征选择，featureextract进行特征提取。

五、工具箱优势

• 简化流程：内置函数覆盖数据预处理到模型部署全流程。
• 交互式界面：如Classification Learner APP可直观选择和对比算法。