MATLAB机器学习建模教程

MATLAB 提供了完整的机器学习工作流工具，从数据预处理到模型训练、评估与部署，适合快速实现各类机器学习任务。以下是基础建模流程：

一、数据准备

1. 数据导入：使用readtable导入表格数据，importdata处理文本/数值数据，或通过界面工具导入Excel、CSV等格式。
2. 数据预处理：
   • 缺失值处理：fillmissing填充或rmmissing删除
   • 特征标准化：zscore标准化或normalize归一化
   • 数据划分：cvpartition划分训练集与测试集

二、模型选择与训练

1. 选择模型：根据任务类型（分类/回归/聚类）选择算法
   • 分类：fitcsvm(SVM)、fitctree(决策树)、fitcnet(神经网络)
   • 回归：fitrsvm、fitrtree、fitrnet
   • 聚类：kmeans、fitcluster
2. 模型训练：

   % 示例：训练SVM分类模型
   load fisheriris  % 加载示例数据集
   model = fitcsvm(meas, species);  % 用测量数据预测花的种类
   

三、模型评估

1. 预测：使用predict函数生成预测结果

   y_pred = predict(model, X_test);
   

2. 评估指标：
   • 分类：混淆矩阵(confusionmat)、准确率(accuracy)、ROC曲线(rocmetrics)
   • 回归：均方误差(mse)、决定系数(rsquare)

四、模型优化与部署

1. 参数调优：使用OptimizeHyperparameters自动优化超参数
2. 模型部署：通过exportModel导出为可部署格式，或生成C代码

MATLAB的Classification Learner和Regression LearnerAPP提供可视化界面，可一键完成建模流程，适合初学者快速上手。