matlab中用GridSearch优化SVM参数程序步骤

1. 确定需要优化的SVM参数，如惩罚系数C、核函数类型、核函数参数等。

2. 设定参数搜索范围，如C搜索范围为[0.1, 10]，核函数类型为线性核或高斯核，核函数参数搜索范围为[0.1, 1.0]。

3. 分割训练集和验证集，一般采用交叉验证的方式，如5折交叉验证。

4. 对每一组参数组合，使用训练集训练SVM模型，并在验证集上进行预测，计算预测准确率或其他性能指标。

5. 对所有参数组合的性能指标进行比较，选取最优的一组参数组合。

6. 使用最优参数组合在训练集上训练最终的SVM模型，并在测试集上进行测试，评估模型的性能。

7. 可以使用matlab自带的GridSearch函数，也可以自己编写程序实现。