本示例代码为libsvm的一个简单的二分类使用方式,输入数据格式为txt文件,首先读入输入数据,并且将训练集数据存储到prob.x,标签存储在prob.y中。 然后设置svm_parameter struct,训练核函数类型为RBF,宽度使用的是gamma = 1 / n_features,容错系数为1,精度为0.001,其他参数则使用了默认值。最后调用svm_trn函数进行训...
svm_parameter.LINEAR – 线性:u'×v svm_parameter.POLY– 多项式:(γ×u'×v + coef0)^degree svm_parameter.RBF – RBF函数:exp(-γ×|u-v|^2) svm_parameter.SIGMOID – sigmoid:tanh(γ×u'×v + coef0) svm_parameter.degree 核函数中的degree设置(默认3) svm_parameter.coef0 核函数中的coe...
2 -c cost :settheparameterCofC-SVC, epsilon-SVR,andnu-SVR (default1)-wi weight :settheparameterCofclass itoweight*C,forC-SVC (default1) 按照提示,我们暂时是不需要设置参数C,因为我们能够调节第i类的weight来调节k的大小。 2.2 导入数据 && 转化二分类问题 我们将类别分为Class 6 和其他。其他类别...
svm_parameter.C_SVC -- C-SVC n(n>=2)分类器,允许用异常值惩罚因子C进行不完全分类。 svm_parameter.NU_SVC -- ν-SVC n类似然不完全分类的分类器。参数nu取代了c,其值在区间【0,1】中,nu越大,决策边界越平滑。 svm_parameter.ONE_CLASS – 一类SVM 单分类器,所有的训练数据提取自同一个类里,然後...
svm类型:SVM设置类型(默认svm_parameter.C_SVC) svm_parameter.C_SVC -- C-SVC n(n>=2)分类器,允许用异常值惩罚因子C进行不完全分类。 svm_parameter.NU_SVC -- ν-SVC n类似然不完全分类的分类器。参数nu取代了c,其值在区间【0,1】中,nu越大,决策边界越平滑。
parameter中最后一行看到最优参 数。其中,最后一行的第一个参数即为",第二个为-g,第三个为-p,最后一个参数为均 方误差。前三个参数可以直接用于模型的训练。然后,根据搜索得到的参数,重新训练,得到模型。5测试用法:svmpredict options test_file model_file output_file options (操作 参数):-b probability_...
param = svm.svm_parameter() param.svm_type = svm.C_SVC param.kernel_type = svm.RBF # 加载训练数据 problem = svm.svm_problem(y_train, x_train) # 训练模型 model = svm.svm_train(problem, param) # 进行预测 y_pred = svm.svm_predict(y_test, x_test, model) ...
struct svm_parameter 描述SVM模式的参数: structsvm_parameter {intsvm_type;intkernel_type;intdegree; /forpoly /doublegamma; /forpoly/rbf/sigmoid /doublecoef0; /forpoly/sigmoid / / these arefortraining only /doublecache_size; /inMB /doubleeps; / stopping criteria /doubleC; /forC_SVC, EPSIL...
在本例子中,目标函数的传参有四个:parameter, data, label, kfolds。目标函数如下: functionobjValue=getObjValue(parameter, data, label, kfolds)% cost 正则化系数c=parameter.c;% gamma 核参数g=parameter.g;switch~isempty(kfolds)case1cmd=['-s 0 -t 2 ','-c ',num2str(c),' -g ',num2st...
[label_1; label_2; label_3]; % 参数设置 c = 0.5; % trade-off parameter g = 0.01; % kernel width % 训练SVM模型 cmd = ['-s 0 -t 2 ', '-c ', num2str(c), ' -g ', num2str(g), ' -q']; model = libsvmtrain(label, data, cmd); [~, acc, ~] = libsvmpredict(label...