MATLAB SVM寻找最佳参数
时间: 2023-10-25 19:10:23 浏览: 46
在MATLAB中,你可以使用交叉验证和网格搜索来寻找SVM模型的最佳参数。下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 准备数据
load fisheriris
X = meas(:, 3:4); % 选择两个特征
Y = grp2idx(species); % 将类别转换为数字
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(Y, 'HoldOut', 0.3);
X_train = X(cv.training, :);
Y_train = Y(cv.training);
X_test = X(cv.test, :);
Y_test = Y(cv.test);
% 创建一个参数搜索范围
params = struct('boxconstraint', [], 'kernel_function', []);
% 设置参数范围
params.boxconstraint = logspace(-3, 3, 7); % 对数尺度的惩罚参数C
params.kernel_function = {'linear', 'rbf', 'polynomial'}; % 核函数
% 执行网格搜索
optimalParams = struct('boxconstraint', [], 'kernel_function', []);
bestAccuracy = 0;
for i = 1:numel(params.boxconstraint)
for j = 1:numel(params.kernel_function)
% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(X_train, Y_train, 'BoxConstraint', params.boxconstraint(i), 'KernelFunction', params.kernel_function{j});
% 在测试集上进行预测
Y_pred = predict(svmModel, X_test);
% 计算准确率
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / numel(Y_test);
% 更新最佳参数和最佳准确率
if accuracy > bestAccuracy
bestAccuracy = accuracy;
optimalParams.boxconstraint = params.boxconstraint(i);
optimalParams.kernel_function = params.kernel_function{j};
end
end
end
% 输出最佳参数和准确率
fprintf('最佳参数:BoxConstraint = %f, KernelFunction = %s\n', optimalParams.boxconstraint, optimalParams.kernel_function);
fprintf('最佳准确率:%.2f%%\n', bestAccuracy * 100);
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,你可以根据自己的数据和需求进行调整。通过交叉验证和网格搜索,你可以寻找SVM模型在给定数据集上的最佳参数。