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SMOTE结合SVM算法实现,混合交叉验证,寻找最优参数之后,得出分类性能指标
代码片段和文件信息
function [result]=AUC(labelpredictlabel)
%[result]=AUC(labelpredict)
%label:the real classification of the dataset
%predict: the result from the classifier
%result: the evaluation of the model performance
[AI]=sort(predictlabel);
M=0;N=0;
for i=1:length(predictlabel)
if(label(i)==1)
M=M+1;
else
N=N+1;
end
end
sigma=0;
for i=M+N:-1:1
if(label(I(i))==1)
sigma=sigma+1;
end
end
result=(sigma-(M+1)*M/2)/(M*N);
end
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2019-02-28 16:28 SMOTE结合SVM算法\
文件 1996 2019-02-28 16:27 SMOTE结合SVM算法\SMOTE_algorithm_ba
文件 477 2019-02-26 09:17 SMOTE结合SVM算法\auc_value.m
文件 321 2019-02-25 15:40 SMOTE结合SVM算法\dist.m
文件 223 2019-02-25 15:37 SMOTE结合SVM算法\distance_meiceng.m
文件 359 2019-02-28 16:01 SMOTE结合SVM算法\find_cgbest.m
文件 333 2019-02-28 10:34 SMOTE结合SVM算法\find_k_nearest_index.m
文件 445 2019-01-15 14:19 SMOTE结合SVM算法\fmeasure.m
文件 1442 2019-02-28 11:08 SMOTE结合SVM算法\mySMOTE.m
文件 2468 2019-02-28 16:22 SMOTE结合SVM算法\my_optim.m
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