在此阶段可以设置机器学习算法的参数。参数设置通常可以改善算法的性能。
设置参数
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在Matlab中,使用 optimset 函数配置优化器参数。
optimset('param1', value1, 'param2', value2, ...)
其中:
param1, param2 等是参数名称。
value1, value2 等是对应参数的值。
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图9.12中的角色参数设置模型运行,如图9.13所示,展示了LDA模型的输出结果,详细显示了各体育类别的比例。在LDA模型输出结果的第三步,通过加载测试数据集,并使用“Filter Examples”操作符过滤异常值,条件与训练集相同。接着使用“Apply Model”应用模型操作符,将LDA模型和清洗后的数据连接,最终输出结果如图9.10所示。运行结果在视图9.14中呈现,绿色列显示了根据新同学的测试成绩预测的体育项目专攻结果。这些预测结果可帮助主人公分析每位同学的潜力,推荐适合他们的体育项目。
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任务一:挖掘支持度在 10% 到 100% 之间,提升度超过 1.5 且排名前 100 位的关联规则。
lowerBoundMinSupport:0.1
upperBoundMinSupport:1
metricType:lift
minMetric:1.5
numRules:100
任务二:挖掘支持度在 10% 到 100% 之间,置信度超过 0.8 且排名前 100 位的分类关联规则,数据集为“weather.nominal.arff”。
car:True
metricType:confidence (只能选择 confidence)
minMetric:0.8
numRules:100
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