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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取 或者私信获取。
1.项目背景
在现代数据挖掘与机器学习领域，面对日益复杂的数据结构和快速增长的数据量，开发高效、快速且准确的分类预测模型变得至关重要。极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）作为一种新兴的单隐层前馈神经网络算法，因其训练速度快、泛化能力强而受到广泛关注。ELM不需要传统神经网络中的反向传播过程，极大地简化了训练流程并减少了计算时间，同时还能保持较高的预测精度。本项目基于MATLAB平台，旨在探索ELM算法在数据分类预测中的应用潜力。通过系统地进行数据预处理、模型构建、训练及验证，本项目不仅能够深化对ELM算法原理的理解，还为实际问题提供了有效的解决方案，特别是在需要快速响应的大规模数据分析场景中具有显著优势。
本项目实现了基于MATLAB的极限学习机ELM的数据分类预测方法应用。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | y | 因变量 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 查看数据
使用head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看与描述统计
使用summary()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
4.探索性数据分析
4.1 因变量柱状图
用bar()方法绘制柱状图：
4.2 y=1样本x1变量分布直方图
用histogram()方法绘制直方图：
4.3 相关性分析
数据变量的相关性分析：从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
按照80%训练集、20%验证集进行划分，关键代码如下：
6.构建极限学习机ELM分类模型
主要实现了基于MATLAB的极限学习机ELM的数据分类预测方法应用。
6.1 构建模型
构建分类模型。
| 模型名称 | 模型参数 |
| ELM分类模型 | 1 |
| 50 | |
| 'sig' |
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括准确率等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| ELM分类模型 | 训练准确率 | 87.19% |
| 测试准确率 | 87.00% | |
| 灵敏度（训练） | 87.19% | |
| 灵敏度（测试） | 86.21% | |
从上表可以看出，准确率为87%左右，说明模型效果良好。
关键代码如下：
8.结论与展望
综上所述，本项目实现了基于MATLAB的极限学习机ELM的数据分类预测方法应用，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的建模工作。