基于贝叶斯判别的机场航班延误因素分析

基于贝叶斯判别的机场航班延误因素分析clc,clear,closeallload('sourcedata.mat');loaddata.matload('datatest.mat');n=size(data);%%创建朴素贝叶斯分类器对象%%创建朴素贝叶斯分类器对象ObjBayestraining=data(1:103,1:5);group=data(1:103,6);ObjBayes=NaiveBayes.fit(training,group,'Distribution','kernel')%%对训练样本进行判别%%利用所创建的朴素贝叶斯分类器对象ObjBayes，对训练样本进行判别pre0=ObjBayes.predict(training);disp'贝叶斯分类器训练数据和实际结果是否相等，相等为1，否则为0'isequal(pre0,group)%判断判别结果pre0与分组向量group是否相等pre1=ObjBayes.predict(data(1:103,1:5));figure,subplot(211),bar(data(:,6));figure(gcf);axistight,boxoff,gridontitle('原始数据---用于训练网络---103组数据---实际延误率')subplot(212),bar(pre1);figure(gcf);axistight,boxoff,gridontitle('贝叶斯网络训练结果---预测延误率')%%贝叶斯预测误差统计By1=ysw(data,pre1)%%%%对于样本进行预测test=datatest(:,1:5);datatestresult=datatest(:,6);pre2=ObjBayes.predict(test);figure,subplot(211),bar(datatest(:,6));figure(gcf);axistight,boxoff,gridontitle('输入待检验的数据，实际结果')subplot(212),bar(pre2);figure(gcf);axistight,boxoff,gridontitle('贝叶斯网络训练结果')%%贝叶斯预测误差统计By2=ysw(datatest,pre2)