15周作业-sklearn

本文通过生成的数据集,对比了高斯朴素贝叶斯、支持向量机与随机森林三种机器学习算法的性能。采用10折交叉验证进行数据划分,并利用accuracy_score、f1_score及roc_auc_score等指标进行了综合评估。

题目:



题目大意是这样的:生成一个数据集合,并且使用三种机器学习算法进行训练,并且根据训练结果使用三种方法评估三种算法的性能

步骤1:生成数据集合

使用make_classification函数生成一个数据集

dataset = datasets.make_classification(n_samples=1000, n_features=10)

步骤2.使用10-fold cross validdation对数据集合进行划分

kf = cross_validation.KFold(1000, n_folds=10, shuffle=True)
for train_index, test_index in kf:
X_train, y_train = dataset[0][train_index], dataset[1][train_index]
X_test, y_test = dataset[0][test_index], dataset[1][test_index]
d = GaussianNB_clf.predict(X_test)步骤3:使用三种方法对数据集合进行训练

1.高斯NB

\\

GaussianNB_clf = GaussianNB()
GaussianNB_clf.fit(X_train, y_train)
GaussianNB_pred = GaussianNB_clf.predict(X_test)

2.SVM

SVC_clf = SVC(C=1e-01, kernel='rbf', gamma=0.1)
SVC_clf.fit(X_train, y_train)
SVC_pred = SVC_clf.predict(X_test)

3.随机森林

Random_Forest_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=6)
Random_Forest_clf.fit(X_train, y_train)
Random_Forest_pred = Random_Forest_clf.predict(X_test)

步骤4:对性能进行评价

分别使用accuracy_score,fi_score,roc_auc_score得到准确度


可以看到综合来看随机树的效果是最好的

内容概要:本文档介绍了基于3D FDTD(时域有限差分)方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行仿真分析的技术方案,重点在于模拟超MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播,以计算微带结构的回波损耗参数]宽带脉冲信号通过天线结构的传播过程,并计算微带结构的回波损耗参数(S11),以评估天线的匹配性能和辐射特性。该方法通过建立三维电磁场模型,精确求解麦克斯韦方程组,适用于高频电磁仿真,能够有效分析天线在宽频带内的响应特性。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的综合性MATLAB仿真资源包,涉及通信、信号处理、电力系统、机器学习等多个领域。; 适合人群:具备电磁场与微波技术基础知识,熟悉MATLAB编程及数值仿真的高校研究生、科研人员及通信工程领域技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握3D FDTD方法在天线仿真中的具体实现流程;② 分析微带天线的回波损耗特性,优化天线设计参数以提升宽带匹配性能;③ 学习复杂电磁问题的数值建模与仿真技巧,拓展在射频与无线通信领域的研究能力。; 阅读建议:建议读者结合电磁理论基础,仔细理解FDTD算法的离散化过程和边界条件设置,运行并调试提供的MATLAB代码,通过调整天线几何尺寸和材料参数观察回波损耗曲线的变化,从而深入掌握仿真原理与工程应用方法。
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