Matlab e machine learning

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Superpippo
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Superpippo
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Matlab e machine learning

Salve ho usato l'app di matlab classification learner ed il predictor importance per creare dei modelli che mi dessero l'influenza di alcuni parametri sulla determinazione di altri visualizzando un istogramma in questo modo: ho usato un modello ad albero l'ho salvato dal classification learner e nell'editor di matlab ho scritto
load 'LABELQUALITAARIAS4FineTree';
imp=predictorImportance(LABELQUALITAARIAS4FineTree.ClassificationTree);

figure;
bar(imp);
title('Predictor Importance Estimates LABELQUALITAARIA');
ylabel('Estimates');
xlabel('Predictors');
set(gca,'XTick',1:28,'XTicklabel',LABELQUALITAARIAS4FineTree.RequiredVariables);
h = gca;
h.XTickLabelRotation = 45

dove label qualità aria era il nome del mio modello, ora vi volevo chiedere se volessi usare un'altro modello che sia più accurato rispetto all'albero, salvo sempre il modello dal classification learner, ma quali sono gli argomenti di imput che devo mettere per ottenere sempre un istogramma ma con alla base un altro modello tipo SVM o il KNN. Il predictor importance è usabile solo con gli alberi?
Grazie mille

1 Risposte

  • jesusroyeth
    jesusroyeth
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    Re: Matlab e machine learning

    Per knn c'è l'algoritmo "relief", che puoi usare in MATLAB :

    load ionosphere;
% Rank the predictors based on importance.
[ranked,weights] = relieff(X,Y,10);
% Create a bar plot of predictor importance weights.
bar(weights(ranked));
xlabel('Predictor rank');
ylabel('Predictor importance weight');
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