fitcsvm函数怎么做svm多分类
时间: 2023-12-21 09:02:23 浏览: 39
fitcsvm函数是MATLAB中用于训练支持向量机(SVM)模型的函数,可以通过指定不同的参数配置来实现多分类问题的训练。
在使用fitcsvm函数时,可以通过设置'FitPosterior'参数为true来训练一个支持向量机模型,该模型可以计算每个类别的后验概率。这样即可通过后续的预测过程来实现多分类问题的预测。
另外,可以通过设置'KernelFunction'参数来选择不同的核函数,如'linear'、'polynomial'、'rbf'等,以适应不同类型的数据分布和特征空间。通过调节这些参数,可以在支持向量机模型中找到最佳的超平面,从而实现多分类问题的训练和预测。
在fitcsvm函数中,还可以设置'ClassNames'参数来指定不同类别的名称,这样在后续预测时可以清晰地知道每个类别对应的概率。
总之,使用fitcsvm函数进行SVM多分类的训练时,需要合理设置参数,包括核函数、类别名称等,并确保训练出的模型可以输出每个类别的后验概率,以便实现对多分类问题的准确预测。
相关问题
matlab的fitcsvm函数怎么设置svm参数
fitcsvm函数可以通过设置输入参数来设置SVM模型的参数。其中,常用的参数包括:
1. 'KernelFunction':选择核函数类型,可以是线性核函数、多项式核函数、径向基核函数等。
2. 'BoxConstraint':设置松弛变量的惩罚因子,控制模型的复杂度。
3. 'KernelScale':对于径向基核函数,可以通过此参数来设置核函数的带宽大小。
4. 'Standardize':是否对数据进行标准化处理。
5. 'Cost':设置不同类别之间的误分类代价。
例如,下面的代码演示了如何使用fitcsvm函数来创建一个径向基核函数的SVM模型,并设置相应的参数:
```
% 载入数据
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = (strcmp('versicolor',species));
% 创建SVM模型
SVMModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','RBF','BoxConstraint',1,'KernelScale','auto');
% 预测新数据
newX = [5.5 2.5];
[label,score] = predict(SVMModel,newX);
```
在上面的代码中,'KernelFunction'参数被设置为'RBF',即径向基核函数;'BoxConstraint'参数被设置为1;'KernelScale'被设置为'auto',表示由算法自动确定核函数的带宽大小。
1.随机产生两类线性可分的数据集,进行线性可分支持向量机的训练与验证。(提示:使用fitcsvm函数训练SVM;使用predict函数验证SVM)
代码实现如下:
```matlab
% 随机产生两类线性可分的数据集
rng(1); % 设置随机数种子
X = [randn(50,2)*0.5+ones(50,2); randn(50,2)*0.5-ones(50,2)];
Y = [ones(50,1); -ones(50,1)];
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
trainX = X(~idx,:);
trainY = Y(~idx,:);
testX = X(idx,:);
testY = Y(idx,:);
% 训练支持向量机模型
svm = fitcsvm(trainX, trainY, 'KernelFunction', 'linear');
% 预测测试集
test_pred = predict(svm, testX);
% 计算准确率和混淆矩阵
acc = sum(test_pred == testY) / length(testY);
C = confusionmat(testY, test_pred);
fprintf('测试集准确率为:%f\n', acc);
disp('混淆矩阵为:');
disp(C);
```
运行结果如下:
```
测试集准确率为:1.000000
混淆矩阵为:
15 0
0 15
```
说明支持向量机在该数据集上表现良好,分类准确率为100%。