matlabSVM网格搜索

MATLAB中的SVM（支持向量机）网格搜索是一种常用的技术，用于优化SVM模型的超参数。支持向量机有若干关键参数需要设置，如核函数类型、惩罚因子C和核函数的宽度等。网格搜索通过定义一组预设的参数组合（形成一个网格），对每个组合运行SVM并评估其性能（通常使用交叉验证），最后选择性能最好的参数组合。

在MATLAB中，可以使用`fitcsvm`函数配合`gridsearch`或`crossval`来进行网格搜索。例如：

% 定义超参数网格
C_values = [0.1, 1, 10];
kernel_functions = {'linear', 'polynomial', 'rbf'};
gamma_values = {'auto', 'scale'}; % 只适用于径向基函数(RBF)核

% 创建参数矩阵
param_grid = struct('BoxConstraint', C_values, 'KernelFunction', kernel_functions, 'KernelScale', gamma_values);

% 使用fitcsvm创建分类器
svm_model = fitcsvm(X_train, Y_train, paramGrid, 'KernelFunction', 'auto');

% 进行网格搜索
[bestModel, bestHyperparameters] = gridSearch(svm_model, X_val, Y_val, param_grid);

% 使用最佳参数训练最终模型
finalSVM = fitcsvm(X_train, Y_train, bestHyperparameters);

在这里，`X_train`和`Y_train`是训练数据，`X_val`和`Y_val`是验证数据。`gridSearch`会返回最优的SVM模型和对应的超参数。