UCAS_Leon的博客

【代码】Matlab读取多波段遥感数据，依据多波段信息建立额外栅格图层，处理后导出。

Map = shaperead('Tailand_n.shp') ;geoshow(Map,'FaceColor',[0.5,1.0,0.5],'facealpha',0.0, 'EdgeColor','black');%把地图画出来%geoshow函数：geoshow是用来显示地图数据的函数geoshow的常用方法：geoshow(lat,lon)直接输入经纬度，将以该经纬度为中心，生成一小片地图geoshow(filename)直接输入地图文件名，生成该地图geoshow(_,Nam.

Matlab 自带的colormap 类型少，很多时候不能够满足自己的图注要求。因此很多时候需要设计自己的图注颜色，便于以后调用。1. 先按照自带的colormap颜色出一张图：colormap(summer). 图中可以看出森林覆盖率高的区域颜色是黄色，但是更应该设为绿色2.Fig界面>>编辑>>>颜色图，进入颜色图编辑器3.双击色带下面的独立色条即可更改颜色，同时可以增加色条用以设置间断色带。4.颜色设置完毕后，在matlab命令行窗口可以查看当

机器学习模型相比于统计模型，显著的劣势是其可解释性。做回归时，统计模型有系数有P-value，机器学习却只能谈精度——但若论精度，统计模型折腾来折腾去，还是玩不过机器学习的。但人们对机器学习模型的可解析性并没有放弃，并一直在努力进行改进。树模型便是其中的佼佼者。集成树中，最出名的当属Random Forest（RF）和Gradient boosting trees（GBM），后者也是近年来大火的XGB的根基。而解释集成树模型的两大利器：Feature importance和Partial depende

笔者把自己这篇原本发布在github page上的文章迁移到了这里，原github page网址：https://iceflameworm.github.io/2019/08/28/partial-plots/部分依赖图可以用来展示一个特征是怎样影响模型预测的。可以用部分依赖图回答一些与下面这些类似的问题：1. 假如保持其它所有的特征不变，经纬度对房价有什么影响？换句话说，相同大小的房子，在不同的地方价格会有什么差别？2. 在两组不同的人群上，模型预测出的健康水平差异是由他们的负债水平引起的，还是另有原

基本流程决策树是一种常见的机器学习方法，以二分任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类，顾名思义，这个分类的任务是基于树的结构来决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如下图为对西瓜分类好坏瓜的决策树。一般一棵决策树包含一个根结点，若干内部结点和若干个叶结点，如下是决策树基本学习算法。决策树的生成是一个递归的过程，在决策树算法中，有三种情况会导致递归返回：（1）当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分。例如当前结点所有数据都是好瓜，.

sklearn.tree.DicisionTreeClassifier类中的feature_importances_属性返回的是特征的重要性，feature_importances_越高代表特征越重要，scikit-learn官方文档1中的解释如下：The importance of a feature is computed as the (normalized) total reduction of the criterion brought by that feature. It is also

本文以银行贷款数据为案例，对是否批准顾客贷款申请的决策过程进行了算法构建，并对比了决策树与随机森林两种机器学习算法之间的异同及各自的优劣。让我们从一个思维实验来阐述决策树和随机森林之间的差异。假设一个银行要给一位顾客批准一笔小额贷款，银行需要迅速做出决策。银行检查了这位顾客的信用记录和他的财政状况，并发现他还没有还上之前的贷款。因此，银行拒绝了他的申请。但是，这笔贷款跟银行所拥有的巨额资金相比实在是小的可怜，银行本可以轻易地批准这笔贷款并且也不会承担很多风险。于是，银行失去了一次赚钱的机会。现在

多重线性回归要求各个自变量之间相互独立，不存在多重共线性。所谓多重共线性，是指自变量之间存在某种相关或者高度相关的关系，其中某个自变量可以被其他自变量组成的线性组合来解释。医学研究中常见的生理资料，如收缩压和舒张压、总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇等，这些变量之间本身在人体中就存在一定的关联性。如果在构建多重线性回归模型时，把具有多重共线性的变量一同放在模型中进行拟合，就会出现方程估计的偏回归系数明显与常识不相符，甚至出现符号方向相反的情况，对模型的拟合带来严重的影响。今天我们就来讨论一下，如果自变量之

问题陈述目标是通过使用线性回归技术进行统计推断预测，使用来自论文“(1977) Narula and Wellington, Prediction, Linear Regression and the Minimum Sum of Relative Errors, Technometrics””的数据。这个数据集为每个待预测变量(有11个不同的待预测变量)和响应变量给出了28个数据。数据见表1：表格1：示例数据为简单起见分析中将不包括预测变量x2，x9，x10和x11。在此数据中，变量.

对于我们读入的一个excel表格，包含m*n个元素，如果我们要对这n列同时画图显示出来，如何显示呢？file = 'D:\a.xlsx';data=xlsread(file,'sg—sort');SS = data(1,2:end); %待会图例需要的内容，这里我的是COD溶液浓度data = data(2:end,:);[row,col] = size(data);band...

版权声明：本文为优快云博主「微露」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhouhucheng00/article/details/85774492概述：基于matlab平台，读取一张已有的颜色条图片，依据该图片制作属于自己的颜色条，并将制作好的颜色条用于数据可视化。绘制图形的颜色...

内容安排如下：1、基本绘制 （图画大小、图形名称、图画背景、坐标轴名称、刻度范围、曲线颜色、坐标轴字体颜色等） 2、多条曲线 （plot hold on；plotyy；subplot；） 3、日期及时间轴绘图 4、区域填充绘制 5、不连续段落绘制1 基本绘制想使用MATLAB绘制想要的图像，无非是搞懂各部分参数设置的方法，其实很多方法是通用的，图1为典型的曲线图，不妨先整理几...

泰勒图介绍脚本：clear%data = xlsread('C:\Users\Liuy\Desktop\泰勒图制作\acell76.xlsx','sheet1','B2:AB4');data = xlsread('C:\Users\Liuy\Desktop\泰勒图制作\cfmd数据集验证.xlsx','sheet1','B1:MA2');%获得统计结果for ii = 2 :...