R语言注释，最好能转为matlab语言

y<-matrix(runif(100030),nrow=1000)

xm<-(rowMeans(y)-05)sqrt(420)

x<-seq(-3,3,by=05)

F<-sum(sapply(x,function(y) xm<y))/1000

#F<-sum(c(xm< -3,xm< -25,xm< -2,xm< -15, xm< -1,xm< -05,xm<0,xm<05,xm<1,xm<15,xm<2,xm<25,xm<3))/1000

b<-pnorm(x) #b<-pnorm(seq(-3,3,by=05))

abs(b-F)

使用生物降解数据集，包含41个数值型变量，描述了1055种化学品的分子组成及属性。

建模的任务是根据这些属性来预测某个特定化学品是否会生物降解。

最后一列X42包含了输出变量，不可生物降解为NRB，可生物降解为RB，需要转换为因子型。其他数值型中有的也被识别为字符型，需要手动转换为数值型。

数据集不存在缺失值。

对特征进行归一化处理（让它们具有0均值和单位方差），消除量纲的影响，尤其是使用径向基核函数时。

Number of Support Vectors : 297，表示成为支持向量的数据点的数量为297个。

查看训练集的正确率。

训练集上的准确率为8698%，还不错。看看在测试集上的准确率。

测试集上表现略好于训练集，为8857%。

检查准确率：

可以看到，径向基核函数的性能比线性核函数要差一些。

K折交叉验证：将训练数据拆分为K个同样大小且不会重叠的分区，然后，用K-1个分区训练模型，并把剩下的1个分区作为测试集。这样一共进行K次，每次留出一个分区作为测试集。最后，对K个不同测试集上获得的所有估计进行汇总，来计算在未知数据上的精确度的整体估计。

使用10折交叉验证，再次对比两种核函数模型的性能。

使用10折交叉验证后，可以看到，径向基核函数的性能要优于线性核函数。

查看径向基核函数下，支持向量机模型的性能。

ROC曲线：

多分类ROC曲线。这个确实比较少众，一般诊断试验都是二分类的。百度到说有的是用三维的ROC曲线，也有的简单粗暴进行两两比较，这里是一篇博文，说的是使用python 来解决这个问题。 多分类ROC曲线 。

其实我是结局病理指标，把它分成了3个等级，总觉着两两比较是会出问题的，才去寻找，然而没有找到答案。

这是另外基于R语言实现的博客。 多分类下的ROC曲线和AUC

roc曲线截断值不是整数。因为R语言ROC曲线截断值、特异性、敏感性和曲线下面积AUC值的计算和显示_skywindy1的博客-CSDN博客_roc曲线截断值R语言ROC曲线截断值、特异性、敏感性和曲线下面积AUC值的计算和显示R语言绘制ROC曲线在临床医学中的应用ROC曲线分析详细解释（一）ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve,ROC曲线）。

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