用matlab写一段朴素贝叶斯模型来预测学生的贫困等级

假设有一组学生数据，其中包含了学生的家庭收入、父母受教育程度、学生是否参加过社会福利项目等信息，以及对应的贫困等级（1-5分）。我们可以使用朴素贝叶斯模型来预测学生的贫困等级。 ```matlab % 准备数据 load student_data; X = [income, education, welfare]; Y = categorical(poverty_level); % 划分训练集和测试集 cvp = cvpartition(Y, 'HoldOut', 0.3); X_train = X(cvp.training,:); Y_train = Y(cvp.training); X_test = X(cvp.test,:); Y_test = Y(cvp.test); % 训练朴素贝叶斯模型 nb = fitcnb(X_train, Y_train); % 对测试集进行预测 Y_pred = predict(nb, X_test); % 计算准确率 accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / numel(Y_test); fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100); ``` 上述代码中，`student_data`是一个包含了学生数据的MATLAB数据文件。首先将学生数据转换为特征矩阵`X`和标签向量`Y`，然后使用`cvpartition`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着使用`fitcnb`函数训练朴素贝叶斯模型，并使用`predict`函数对测试集进行预测。最后计算准确率并输出结果。 需要注意的是，特征矩阵中的各个特征应该进行归一化处理，以避免某些特征对模型的影响过大。此外，在数据预处理阶段也需要注意去除缺失值、异常值等操作，以提高模型的准确率。