MATLAB 卷积神经网络分类模型：一维表格数据、交叉验证、混淆矩阵和准确率图

以下是一个简单的基于MATLAB的卷积神经网络分类模型，该模型使用一个一维的Excel表格作为训练集，并能够进行交叉验证、绘制混淆矩阵和模型准确率图。

%% 读取数据
data = xlsread('data.xlsx');
X = data(:,1:11); % 特征
Y = data(:,12); % 标签

%% 数据预处理
% 将标签转化为0和1的数字
Y(Y==0) = -1;
Y(Y==1) = 1;

% 将特征进行归一化
X = normalize(X);

%% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(length(Y),'Holdout',0.2);
Xtrain = X(training(cv),:);
Ytrain = Y(training(cv),:);
Xtest = X(test(cv),:);
Ytest = Y(test(cv),:);

%% 构建卷积神经网络模型
layers = [
    sequenceInputLayer(11)
    convolution1dLayer(5,10,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling1dLayer(2,'Stride',2)
    convolution1dLayer(5,20,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling1dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(2)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

%% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{Xtest,Ytest}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

%% 训练模型
net = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,options);

%% 测试模型
YPred = classify(net,Xtest);
accuracy = sum(YPred == Ytest)/numel(Ytest);

%% 绘制混淆矩阵
plotconfusion(Ytest',YPred');

%% 绘制模型准确率图
plotroc(Ytest',YPred');

需要注意的是，此模型只是一个简单的示例，可以根据具体需求进行修改和优化。