使用fitcsvm()函数时,没有具体说明核函数类型,默认调用哪个核函数?被调用的核函数的参数和惩罚因子是根据什么设定的?
时间: 2024-05-25 10:11:33 浏览: 16
在MATLAB中,使用fitcsvm()函数时,默认情况下会调用高斯核函数(Gaussian kernel),即'RBF'。该函数还支持多种其他核函数,如线性核函数(Linear kernel)、多项式核函数(Polynomial kernel)等,可以通过指定'KernelFunction'参数来选择不同的核函数。
当调用高斯核函数时,其参数包括一个自由参数sigma(即高斯核的带宽),以及一个惩罚因子C。其中,sigma的设定可以通过指定'Sigma'参数来控制,而惩罚因子C的设定可以通过指定'BoxConstraint'参数来控制。通常,这两个参数需要通过交叉验证等方法来进行调整,以获得最佳的分类效果。
在Fitcsvm函数中,其他参数也可以被调整来优化SVM的性能。例如,'KernelScale'参数可以用于对决策函数的形状进行微调,以提高分类精度。
相关问题
在使用fitcsvm函数调用高斯核函数时,如不对其参数sigma和惩罚因子C进行设置,那么fitcsvm是如何默认确定这两个的值的?
在使用fitcsvm函数调用高斯核函数时,如果不对sigma和惩罚因子C进行设置,fitcsvm会使用默认值进行计算。
对于sigma,默认值为'auto',fitcsvm会自动计算最优的高斯核参数,即根据数据样本的特征数目和样本量进行估计。具体而言,当样本数目小于特征数目时,默认设置sigma为1,否则sigma被设置为1/(d*K),其中d为样本特征数目,K为样本数目。
对于惩罚因子C,默认值为1,它控制着SVM分类器对误分类样本的惩罚程度。默认值1表示误分类和较好的间隔之间的平衡。如果C值越大,SVM分类器将对误分类样本的惩罚越严厉,导致更少的误分类,但可能会导致过度拟合问题。如果C值越小,SVM分类器容忍更多的误分类,可能导致更多的误分类,但可以减少过度拟合问题。
matlab里SVM调用了径向基核函数后,怎么设置参数
在 Matlab 中使用径向基核函数的 SVM,需要设置两个参数:惩罚因子 C 和径向基函数的宽度 γ。
1. 惩罚因子 C:该参数控制了分类器的复杂度,C 值越大,分类器的容错率就越低,对误分类的惩罚就越大,可能会导致过拟合。反之,C 值越小,分类器的容错率就越高,对误分类的惩罚就越小,可能会导致欠拟合。可以通过交叉验证的方式来选择一个合适的 C 值。
2. 径向基函数的宽度 γ:该参数控制了径向基函数的变化速度,γ 值越大,径向基函数变化的速度就越快,可能会导致过拟合。反之,γ 值越小,径向基函数变化的速度就越慢,可能会导致欠拟合。同样,可以通过交叉验证的方式来选择一个合适的 γ 值。
在 Matlab 中,可以使用 `fitcsvm` 函数来训练 SVM 模型,并在其中设置 C 和 γ 参数。例如:
```matlab
% 加载数据
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = species;
% 训练 SVM 模型
svmModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf','BoxConstraint',1,'KernelScale',0.5);
% 预测测试数据
newX = [min(X(:,1)):0.01:max(X(:,1))]';
newY = [min(X(:,2)):0.01:max(X(:,2))]';
[x1Grid,x2Grid] = meshgrid(newX,newY);
XGrid = [x1Grid(:),x2Grid(:)];
[~,scores] = predict(svmModel,XGrid);
% 可视化分类结果
figure;
h(1:2) = gscatter(X(:,1),X(:,2),Y);
hold on;
h(3) = plot(X(svmModel.IsSupportVector,1),X(svmModel.IsSupportVector,2),'ko','MarkerSize',10);
contour(x1Grid,x2Grid,reshape(scores(:,2),size(x1Grid)),[0 0],'k');
legend(h,{'setosa','versicolor','Support Vectors'});
axis tight;
```
在上述代码中,`BoxConstraint` 参数用于设置惩罚因子 C(这里设置为 1),`KernelScale` 参数用于设置径向基函数的宽度 γ(这里设置为 0.5)。