libsvm参数寻优具体代码

libsvm参数寻优的具体代码如下：

1. 首先，需要将数据集导入到MATLAB中，并将其转换为libsvm格式的数据。可以使用MATLAB自带的svmtrain函数进行转换。

2. 然后，需要使用libsvm中的grid.py脚本来进行参数寻优。该脚本可以在libsvm的官方网站上下载。

3. 在MATLAB中，可以使用system函数来调用grid.py脚本。具体代码如下：

cmd = ['python grid.py -log2c ', num2str(start_c), ',', num2str(end_c), ',', num2str(step_c), ' -log2g ', num2str(start_g), ',', num2str(end_g), ',', num2str(step_g), ' -v ', num2str(fold), ' -svmtrain "svm-train.exe" ', filename];
system(cmd);

其中，start_c、end_c、step_c、start_g、end_g、step_g、fold和filename分别表示参数的起始值、终止值、步长、交叉验证的折数和数据集文件名。

4. 运行完grid.py脚本后，会生成一个包含所有参数组合及其对应的交叉验证准确率的文件。可以使用MATLAB自带的svmtrain函数来读取该文件，并选择最优的参数组合进行训练和测试。

具体代码如下：

[bestc, bestg] = svmtrain(data_label, data_inst, ['-v ', num2str(fold), ' -c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg)]);
model = svmtrain(data_label, data_inst, ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg)]);
[predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(test_label, test_inst, model);

其中，data_label、data_inst、test_label和test_inst分别表示训练集和测试集的标签和实例，bestc和bestg分别表示最优的惩罚因子系数和核函数参数系数。