【智能算法】省时方便,智能算法统计指标——一键运行~

2024-04-11 01:28

本文主要是介绍【智能算法】省时方便,智能算法统计指标——一键运行~,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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目录

    • 1.常用统计指标
    • 2.参数统计检验
    • 3.结果展示
    • 4.自定义修改测试框架


1.常用统计指标

测试智能算法性能时,常常会用到以下5种常用指标,简单不赘述:

最优值、最差值、均值、中位数、标准差

2.参数统计检验

单纯依靠常用统计指标说服力不足,因此参数统计检验是为了提供更科学分析结果。由于计算数据通常不服从正态分布,因此采用非参数统计检验:

Wilcoxon秩和检验

Wilcoxon秩和检验用于比较两独立样本的中位数是否存在显著差异,p值用于判断检验的显著性,h是假设检验的结果。

  • 如果h为0,则接受原假设,表示两组样本的中位数不存在显著差异
  • 如果h为1,则说明存在显著性差异,进一步比较均值或者中位数

Wilcoxon符号检验

Wilcoxon符号检验用于比较两组相关样本中位数的差异,与Wilcoxon秩和检验判断方法类似。p值用于判断检验的显著性,h是假设检验的结果。

  • 如果h为0,则接受原假设,表示两组样本的中位数不存在显著差异
  • 如果h为1,则说明存在显著性差异,进一步比较均值或者中位数

Friedman检验

Friedman 检验是一种用于比较三个或更多相关组的非参数统计检验方法,用于检验在多个相关组之间是否存在显著差异。(用来给出整体算法排名)

3.结果展示

选取GWO,HHO,SSA,ARO四种算法进行测试,一键运行run.m
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直接输出结果:
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4.自定义修改测试框架

  • 可自定义测试参数,测试算法
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  • 自定义测试算法(改进算法),自定义配色(SCI配色谁不喜欢🤣
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这篇关于【智能算法】省时方便,智能算法统计指标——一键运行~的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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