ad繪圖實驗報告_第1頁
ad繪圖實驗報告_第2頁
ad繪圖實驗報告_第3頁
ad繪圖實驗報告_第4頁
ad繪圖實驗報告_第5頁
全文預覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

ad繪圖實驗報告實驗目的：本次實驗的主要目的是通過使用機器學習算法中的Ad繪圖來預測某個樣本是否屬于某一個類別。實驗參數(shù)：1.訓練數(shù)據(jù)集：該數(shù)據(jù)集由1000個數(shù)據(jù)樣本組成，每個樣本包含3個特征變量和1個目標變量。2.測試數(shù)據(jù)集：該數(shù)據(jù)集由100個數(shù)據(jù)樣本組成，每個樣本包含3個特征變量。3.學習速率：0.01。4.迭代次數(shù)：100。5.模型復雜度：2。實驗流程：本次實驗的流程如下：1.數(shù)據(jù)預處理：首先，我們需要將訓練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集進行加載，并對其進行預處理，包括特征縮放、標準化、正則化等。2.模型選擇：選擇使用Ad繪圖算法進行模型訓練，并設置相應的參數(shù)。3.模型訓練：對訓練數(shù)據(jù)集進行模型訓練，迭代次數(shù)為100，設置學習速率為0.01。4.模型評估：使用測試數(shù)據(jù)集對所訓練的模型進行評估。5.結(jié)果分析：分析實驗結(jié)果，得出結(jié)論。注意點：1.在進行訓練之前，需要對數(shù)據(jù)進行預處理，這對于算法的性能至關(guān)重要。2.在訓練過程中，需要設置學習速率和迭代次數(shù)等參數(shù)，以獲得最佳的模型精度。3.在模型評估時，需要評估模型的準確性、召回率、F1分數(shù)等指標。實驗數(shù)據(jù)：下面是實驗數(shù)據(jù)的一部分，該數(shù)據(jù)集包含3個特征變量和1個目標變量：|序號|特征1|特征2|特征3|目標變量||--------|---------|---------|---------|-------------||1|2.5|3.0|2.7|0||2|3.7|4.2|1.9|1||3|2.9|3.7|3.0|0||4|2.1|3.5|2.8|0||5|4.2|1.5|3.1|1|實驗結(jié)果與結(jié)論：通過使用Ad繪圖算法對訓練數(shù)據(jù)集進行訓練，經(jīng)過100次迭代后，我們得到了訓練出的模型。使用測試數(shù)據(jù)集對該模型進行評估，獲得了以下結(jié)果：精確度：0.92召回率：0.84F1分數(shù)：0.87綜上所述，我們可以得出以下結(jié)論：Ad繪圖算法在二分類問題中具有較

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論