研究文章

工业控制数据集特征排序的方法基于多维评价参数

表4

ResNet训练数据集的分类结果。

皮尔森 线性 套索 射频 党卫军 RFE

Batadal数据集 精度 100.00% 95.833% 95.833% 97.917% 97.917% 93.750% 93.750%
时间 7.622 7.621 7.625 7.618 7.619 7.622 7.621

油库的数据集 精度 94.989% 91.770% 92.060% 91.838% 92.815% 92.077% 92.614%
时间 3.658 3.703 3.682 3.713 3.693 3.685 3.686

Csgo数据集 精度 99.219% 97.344% 98.125% 98.281% 94.375% 97.500% 97.188%
时间 3.357 3.367 3.365 3.335 3.335 3.364 3.361

邮件数据集 精度 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00%
时间 0.527 0.527 0.526 0.526 0.527 0.526 0.527

水质数据集 精度 94.375% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00%
时间 2.296 0.068 0.068 0.069 0.069 0.068 0.068

手机价格数据集 精度 98.854% 98.750% 99.063% 97.396% 98.438% 97.708% 97.917%
时间 0.654 0.658 0.658 0.660 0.660 0.661 0.654

Mnist Csv数据集 精度 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00%
时间 1.498 1.504 1.505 1.508 1.504 1.508 1.500

音乐类型数据集 精度 99.566% 98.772% 93.149% 97.264% 96.288% 96.479% 95.851%
时间 0.653 0.663 0.660 0.659 0.660 0.657 0.661