Task 1: Matlab程序实现iris数据集分类
- 工具包:libsvm。
- 4维特征空间,随机取100样本训练,50样本测试。
- 训练数据trainData,测试数据testData,训练样本真实标签
trainLabel,测试样本真实标签testLabel,测试样本预测标
签pred。
- 测试样本集accuracy-acc,混淆矩阵-C。
- 提高要求:分类结果与真实结果的可视化对比,编程实现计
算不同的分类结果评价指标。
实验一 1212
Task 2: Python程序实现iris数据集分类
- 工具包/库:sklearn.svm。
- 2维特征空间(前两维),取所有150个样本为训练
样本,取[x_min,x_max]×[y_min,y_max]所有网格
点为测试样本,查看使用不同svm时样本划分。
- 训练数据X,测试数据xx×yy,训练样本真实标签Y,
测试样本真实标签无,测试样本预测标签Z。
2022-12-13 08:56:49
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机器学习
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