model = trainlssvm({Pn_train_2,Tn_train_2,type,gam_1,sig2_1,'RBF_kernel'});这段这代怎么加正则化参数
时间: 2024-02-27 18:53:21 浏览: 15
要在 `trainlssvm` 函数中加入正则化参数,只需要在 `options` 结构体中设置 `regularization` 字段的值即可。例如,可以将该段代码修改为:
```matlab
model = trainlssvm({Pn_train_2,Tn_train_2,type,gam_1,sig2_1,'RBF_kernel'},{},options);
```
其中,`options` 是一个结构体,需要定义 `options.regularization` 字段的值,例如:
```matlab
options = struct('regularization',C);
```
其中,`C` 是正则化参数的值。这样,就可以将正则化参数加入到 LSSVM 模型的训练过程中。完整的代码如下:
```matlab
options = struct('regularization',C);
model = trainlssvm({Pn_train_2,Tn_train_2,type,gam_1,sig2_1,'RBF_kernel'},{},options);
```
其中,`C` 是正则化参数的值,`Pn_train_2` 和 `Tn_train_2` 是训练数据和对应的目标值,`type` 是 LSSVM 的类型,`gam_1` 和 `sig2_1` 是核函数的非线性参数和带宽参数,'RBF_kernel' 表示采用径向基函数作为核函数。
相关问题
解释in6=[data6;data1;data2(1:42,:);data3;data4;data5]; out6(1:34,1)=1; out6(35:199,1)=-1; gam6=2; sig26=10; type='c'; % [alpha6,b6]=trainlssvm({in6,out6,type,gam6,sig26,'RBF_kernel','preprocess'}); t6=data2(7,:); % Ytest6=simlssvm({in6,out6,type,gam6,sig26,'RBF_kernel'},{alpha6,b6},t6); [Ppos6, Pneg6] = bay_modoutClass({in6,out6,type,gam6,sig26,'RBF_kernel','preprocess'}, t6); Ppos = [Ppos1 Ppos2 Ppos3 Ppos4 Ppos5 Ppos6];
这段代码主要是在使用Least Squares Support Vector Machine (LSSVM)进行分类。首先将6个不同的数据集合并成一个大的数据集in6,并设置对应的输出out6。通过trainlssvm函数训练得到模型参数alpha6和b6。然后通过simlssvm函数对测试数据t6进行分类,得到预测结果Ytest6。最后,使用bay_modoutClass函数得到测试数据t6的正类和负类概率分别为Ppos6和Pneg6,最终将6个数据集的正类概率Ppos合并成一个大的矩阵Ppos。其中,gam6和sig26分别表示LSSVM模型中gamma和sigma参数的值,type表示模型类型,这里是'classification',即分类问题。RBF_kernel表示使用径向基函数作为核函数,'preprocess'表示进行数据预处理。
lssvm回归预测matlab代码
以下是一个简单的lssvm回归预测matlab代码示例:
```
% 生成随机数据
X = linspace(0, 10, 100)';
Y = sin(X) + 0.1*randn(size(X));
% 将数据分为训练集和测试集
train_idx = randperm(length(X), 70);
test_idx = setdiff(1:length(X), train_idx);
X_train = X(train_idx);
Y_train = Y(train_idx);
X_test = X(test_idx);
Y_test = Y(test_idx);
% 训练lssvm模型
type = 'function estimation';
kernel = 'RBF_kernel';
gamma = 10;
sigma = 1/sqrt(2*gamma);
epsilon = 0.1;
model = initlssvm(X_train, Y_train, type, kernel, gamma, 'lin_kernel');
model = tunelssvm(model, 'simplex', 'crossvalidatelssvm', {10, 'mse'}, 'rprop');
model = trainlssvm(model);
% 预测测试集
[Y_predict, Yt] = simlssvm(model, X_test);
mse = mse(Y_predict - Y_test);
% 绘制结果图像
figure;
plot(X_train, Y_train, 'o', 'MarkerSize', 6);
hold on;
plot(X_test, Y_test, 'x', 'MarkerSize', 6);
plot(X_test, Y_predict, 'LineWidth', 2);
legend('Train', 'Test', 'Prediction');
title(sprintf('LSSVM Regression (MSE = %0.4f)', mse));
```
这个代码示例中,我们首先生成了一些随机数据,然后将数据分为训练集和测试集。接着,我们定义了一个lssvm模型,并使用训练集对模型进行训练。最后,我们使用测试集来测试模型,并绘制了结果图像。