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精准调用曲线：适用于计算与可视化的Matlab代码：涵盖分类、AUPR及准确率等指标

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简介：
本项目提供一系列用于评估和可视化机器学习模型性能的MATLAB代码，重点在于精准调用曲线，支持分类任务，并涵盖AUPR及准确性等多种评价指标。 精确调用曲线：用于计算和可视化的Matlab代码，包括分类的精确调用曲线、AUPR（面积下精准率召回率曲线）以及准确性指标等。

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  • 精准调用曲线：适用于计算与可视化的Matlab代码：涵盖分类、AUPR及准确率等指标
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    本项目提供一系列用于评估和可视化机器学习模型性能的MATLAB代码，重点在于精准调用曲线，支持分类任务，并涵盖AUPR及准确性等多种评价指标。 精确调用曲线：用于计算和可视化的Matlab代码，包括分类的精确调用曲线、AUPR（面积下精准率召回率曲线）以及准确性指标等。
     
  • MATLAB代码用于精确率/召回率、ROC、准确率和F值测量
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    本MATLAB工具包提供计算模型性能评估指标的函数，包括精确率/召回率曲线、ROC曲线、准确性及F值，适用于各类分类算法的测试与比较。 Matlab代码用于计算和可视化分类中的混淆矩阵、精确率/召回率、ROC曲线、准确率、F值等指标。
     
  • 利用TensorBoard可视化损失和准确率的示例
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  • 2D 曲线的曲率与法线：基于点集的精确计算-MATLAB实现
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    本文介绍了利用MATLAB进行二维曲线曲率和法线精确计算的方法，通过分析离散点集数据来推导连续曲线特性。 LineCurvature2D 函数用于计算二维线的曲率。它首先将多边形拟合到点上，然后从这些多边形解析出曲率值。 函数定义如下： K = LineCurvature2D(顶点, 线) 输入参数包括： - 顶点：AM x 2 的线点列表。 - （可选）Lines : AN x 2 的线段列表，按顶点索引（如果没有设置，默认为 Lines=[1 2; 3 4 ; ... ; M-1 M]） 输出结果是曲率值： K : M x 1 曲率值。 另一个相关函数 LineNormals2D 计算给定线的法线。它使用每条线或轮廓点的相邻点，并在端点处进行前向和后向差分。 N = LineNormals2D(V, L) 输入参数包括： - V : 一个包含所有顶点/角点的列表，格式为 2 x M - （可选）Lines: AN x 2 的线段列表，按顶点索引（如果没有设置，默认为 Lines=[1 2; 3 4 ; ... ; M-1 M]） 输出结果是： N : 每个顶点的法向量，格式为 2 x M。
     
  • 基于Matlab的非线性优化算法程序，涵盖精确与非精确线搜索方法
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    本简介介绍了一套使用Matlab编写的非线性优化算法程序包，内含多种精确和非精确线搜索技术，适用于解决各类复杂的优化问题。 梯度下降法用于非线性优化的主要算法包括：精确线搜索的0.618法和抛物线法、非精确线搜索的Armijo准则、最速下降法、牛顿法、共轭梯度法、BFGS 算法、DFP 算法、Broyden 族方法以及信赖域方法。此外，还有用于求解非线性最小二乘问题的L-M算法和解决约束优化问题的方法。这些算法通常可以用Matlab程序实现，并且可以打包为一个包含上述所有算法的压缩文件（例如以.zip格式）。
     
  • SPI与STP指数的Matlab计算: 降水指数及标准化分析
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    本研究利用MATLAB编程实现了SPI和STP降水指数的计算，并进行了标准化数据分析，为水资源管理和气象预测提供了科学依据。 该文件可通过利用MATLAB计算标准化降水指数SPI。
     
  • 聚类效果评估：计算准确率与兰德指数-MATLAB开发
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    本项目旨在利用MATLAB实现对聚类算法的效果评估，主要包括计算聚类结果的准确率和使用兰德指数进行比较分析。通过该工具，用户能够更好地理解不同聚类方法的表现，并优化其数据分类策略。 测量聚类结果的准确度百分比和兰德指数要求类别数量必须与集群输出的数量相匹配。Acc表示聚类结果的准确性，rand_index是用于衡量聚类结果一致性的兰德指数。match是一个2xk矩阵，代表目标索引和聚类结果的最佳匹配情况。输入T为1xn的目标索引向量，idx为1xn的聚类结果矩阵。 先前的操作如下： X=[randn(200,2); randn(200,2)+6; [randn(200,1)+12, randn(200,1)]]; T=[ones(200,1); ones(200,1).*2; ones(200,1).*3]; idx=kmeans(X, 3,emptyaction,singleton, Replicates,5); [Acc，rand_index，match] = AccMeasure(T,idx)
     
  • 基于MATLAB的像素分类准确性计算程序
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    本程序利用MATLAB开发，旨在评估图像处理中像素分类任务的准确性。通过对比实际分类结果与预期目标，提供量化分析以优化算法性能。 为了计算硬件测试结果的正确率、漏警率、虚警率以及分类器准确率，需要准备三组图片：原始图片、人工标记图片和硬件检测输出文件。请将这三类图片分别放置在三个不同的文件夹中： - 文件夹 original 用于存放原始图片； - 文件夹 manual 放置人工标记的图片； - 文件夹 out 存放由硬件检测生成的输出图像。 请注意，上述每个文件夹中的图片名称必须完全一致。创建这些文件夹时，请根据实际路径在程序中修改相应的文件路径设置。运行程序后即可获得正确率、漏警率、虚警率和分类器准确性的结果统计，所有计算基于各文件夹内全部图片的数据进行汇总。
     
  • MultiROC：多类分类中的ROC和PR曲线计算与可视化工具
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    MultiROC是一款专为研究者设计的软件工具，用于在多类别分类任务中高效地计算并可视化ROC（受试者工作特征）及PR（精确率-召回率）曲线，助力于模型性能评估。 接收器工作特性（ROC）与精度召回率（PR）是广泛用于评估二进制分类器性能的方法。然而，在许多现实问题中，例如癌症的肿瘤、淋巴结和转移分期系统等多类别的场景下，需要一种新的策略来评价这些复杂的多类别分类器。 为此，我们提供了一个软件包，它通过计算多个类别的ROC-AUC与PR-AUC，并生成高质量的多类ROC曲线及PR曲线图来进行评估。用户可以通过友好的界面使用该工具进行操作。 一旦我们的论文发表，请引用如下： 为了安装multiROC软件包，您可以选择从GitHub或CRAN进行安装： - 通过GitHub安装：首先确保已安装`devtools`库，然后运行以下命令来安装和加载multiROC。 ```R install.packages(devtools) require(devtools) install_github(WandeRum/multiROC) require(multiROC) ``` 或者从CRAN直接进行安装： - 通过CRAN安装：使用标准的`install.packages()`函数即可完成。 以上是关于multiROC软件包的信息和指导。
     
  • 常用的多目标优化算法Matlab代码——PlatEMO（涵盖各类多目标优化需求）
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    PlatEMO是一款全面的Matlab平台，提供了丰富的多目标优化算法实现，能够满足不同领域的研究与应用需求。 PlatEMO平台是由田野师兄开发的，包含了众多经典多目标优化算法的Matlab代码，需要的话可以自行下载。