Platt Scaling后验概率 matlab代码

Platt Scaling是一种用于将SVM模型的概率估计转换为更准确概率值的技术。在MATLAB中，可以使用`fitPosterior`函数配合SVM模型来进行这种转换。以下是一个简单的步骤示例：

首先，假设你已经有了一个训练好的SVM分类器（如`svmModel`），你可以使用`predict`函数获取原始的支持向量机决策值，然后使用`fitPosterior`进行概率校准：

% 加载数据并分割成特征（X）和标签（Y）
load('your_dataset.mat'); % 替换为你的数据文件名
X = data(:, 1:end-1);
Y = data(:, end);

% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm(X, Y);

% 预测决策值（scores）
scores = predict(svmModel, X);

% 进行 Platt Scaling 后验概率计算
posteriorProbabilities = fitPosterior(svmModel, scores);

% 输出转换后的概率
disp(posteriorProbabilities);

在这个例子中，`posteriorProbabilities`就是经过Platt Scaling转换后的每个样本属于正类别的后验概率。

相关问题

J.Platt的SMO算法、

SMO（Sequential Minimal Optimization）算法是由John Platt在1998年提出的一种用于训练支持向量机（SVM）的优化算法。SMO算法的目的是将大型优化问题分解为一系列的子问题来求解，从而加快SVM的训练速度。该算法通过每次选择两个变量来优化目标函数，使得每次优化后目标函数都有所提升，最终达到整个模型的最优化。

SMO算法的核心思想是将大型的优化问题拆分成一些小的优化问题来求解。每次选择两个变量进行优化，将问题转化为一个二次规划问题，并通过解析方法求解该问题的最优解。在选择变量时，SMO算法采用了一种启发式的方法，即一次选择两个变量中的一个变量，另一个变量则通过计算得到。

SMO算法的优点是可以用于训练非线性SVM模型，且在处理大规模数据集时具有较高的效率。但是，SMO算法对于某些参数的选择比较敏感，需要进行一定的调参，否则可能会导致模型的性能下降。