multiSVMstruct{i}{j}=fitcsvm(X,Y,'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 'auto','BoxConstraint',c)中如何让c自动根据数据特征尺度来调整BoxConstraint的值

可以使用交叉验证来自动调整BoxConstraint的值。具体来说，可以使用函数`fitcsvm`的参数`OptimizeHyperparameters`来启用交叉验证，然后使用参数`HyperparameterOptimizationOptions`来设置交叉验证的参数。其中，`HyperparameterOptimizationOptions`的`AcquisitionFunctionName`参数可以设置为`'expected-improvement-plus'`，以便在搜索过程中优化目标函数的期望改进量。同时，还可以设置`BoxConstraint`的搜索范围，例如`'BoxConstraint',[0.1,10]`，以便在搜索过程中限制调整后的`BoxConstraint`值的取值范围。最后，使用`fitcsvm`函数的输出结构体中的`BestHyperparameters`字段可以获得调整后的最优超参数值，从而获得调整后的`BoxConstraint`值。具体示例如下：

% 定义交叉验证的参数
cvp = cvpartition(Y,'KFold',5);
opts = struct('CVPartition',cvp,'AcquisitionFunctionName','expected-improvement-plus');

% 定义BoxConstraint的搜索范围
param = struct('BoxConstraint',optimizableVariable('BoxConstraint',[0.1,10],'Type','real','Transform','log'));

% 启用交叉验证，并自动调整BoxConstraint的值
multiSVMstruct{i}{j} = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf','KernelScale','auto',...
    'OptimizeHyperparameters','auto','HyperparameterOptimizationOptions',opts,...
    'BoxConstraint',param);

% 获取调整后的BoxConstraint的值
BoxConstraint = multiSVMstruct{i}{j}.BestHyperparameters.BoxConstraint;