分类预测 | TSNE-CNN-SSA-XGBoost、CNN-SSA-XGBoost、SSA-XGBoost不平衡数据分类预测/故障识别（Matlab）

分类预测 | TSNE-CNN-SSA-XGBoost、CNN-SSA-XGBoost、SSA-XGBoost不平衡数据分类预测/故障识别（Matlab）（Matlab）

目录

• 分类预测 | TSNE-CNN-SSA-XGBoost、CNN-SSA-XGBoost、SSA-XGBoost不平衡数据分类预测/故障识别（Matlab）（Matlab）

• 分类效果
• 基本描述
• 程序设计
• 参考资料

分类效果

基本描述

1.TSNE-CNN-SSA-XGBoost、CNN-SSA-XGBoost、SSA-XGBoost不平衡数据分类预测/故障识别。TSNE降维卷积神经网络结合麻雀算法优化极限梯度提升树。
2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多、混淆矩阵图、预测效果图等等
3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。
4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

• 完整程序和数据私信博主回复TSNE-CNN-SSA-XGBoost、CNN-SSA-XGBoost、SSA-XGBoost不平衡数据分类预测/故障识别。

%%  参数设置
%%  数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1);
T_sim2 = vec2ind(t_sim2);

% %%  数据排序
% [T_train, index_1] = sort(T_train);
% [T_test , index_2] = sort(T_test );
% 
% T_sim1 = T_sim1(index_1);
% T_sim2 = T_sim2(index_2);

%%  性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train))/M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test)) /N * 100 ;

%%  绘图
figure()         
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
xlim([1, M])
grid


figure
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
xlim([1, N])
grid

%%  混淆矩阵
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
    
figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';