DBO朴素贝叶斯分类预测matlab代码

蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimizer,简称 DBO)是于 2022 年末提出的一种新型群智能优化算法。该算法的灵感主要来源于蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃以及繁殖等行为。

此次所使用的数据为 Excel 分类数据集数据。数据集按照 8:1:1 的比例,被划分为了训练集、验证集和测试集三个部分。

在代码结构方面,采用了模块化的设计。依据功能模块,将代码清晰地划分成了数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等几个部分。这样的划分方式显著提升了代码的可读性与可维护性,便于后续的理解与修改。

数据处理流程清晰且规范。首先对数据进行了标准化处理,具体运用了 Zscore 标准化方法。随后,将数据科学地划分为训练集、验证集和测试集,这一系列操作有效地保障了模型训练的准确性与可靠性,为后续的模型评估奠定了坚实基础。

在模型评估环节,代码中运用了十折交叉验证等科学的评估方法,对模型的性能进行了全面且深入的评估。不仅精确计算了训练集、验证集和测试集的准确率,还输出了十折验证准确率以及运行时长等关键信息。此外,为了更直观地展示模型的分类效果,通过绘制分类情况图和混淆矩阵,将模型的分类情况以可视化的形式呈现出来,方便使用者更加直观地了解模型的性能以及分类结果。

关于结果可视化部分,通过精心绘制 DBO 寻优过程收敛曲线、分类情况图以及混淆矩阵,将模型的分类效果以直观的方式进行展示。这种可视化的展示方式,极大地有助于对模型性能进行直观的分析和比较,为进一步优化模型提供了有力的参考依据。

输出定量结果如下:

十折验证准确率:0.97561

训练集ACU:0.97561

验证集ACU:1

测试集ACU:1

运行时长:1.918

代码有中文介绍。

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