matlab中fitcsvm的参数设置案例

fitcsvm是MATLAB中用于支持向量机分类模型训练的函数，需要设置一些参数来优化模型。以下是一个fitcsvm的参数设置案例：

假设我们有一个数据集X，它由100个样本组成，每个样本有5个特征。我们想要训练一个支持向量机分类器来对这个数据集进行分类，其中类别标签为Y，有两个类别。

1. 指定核函数类型

核函数是支持向量机分类器的重要组成部分。我们可以使用多种不同类型的核函数，例如线性核函数、多项式核函数和高斯径向基函数。这里我们选择高斯径向基函数。

2. 指定正则化参数C

正则化参数C控制了模型的复杂度和泛化能力。较小的C值会导致更强的正则化，从而更简单的模型，但可能会导致欠拟合；较大的C值会导致更弱的正则化，从而更复杂的模型，但可能会导致过拟合。我们可以尝试多个C值，选择验证误差最小的值。

3. 指定核函数参数

如果我们选择高斯径向基函数作为核函数，我们还需要指定核函数的参数——带宽σ。σ值越小，高斯核函数的“峰”越尖锐，决策边界越复杂；σ值越大，高斯核函数的“峰”越平缓，决策边界越简单。我们可以尝试多个σ值，选择验证误差最小的值。

综上所述，以下是一个fitcsvm的参数设置案例：

% 数据集
load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = (strcmp('setosa',species));
% 核函数类型
kernel = 'rbf';
% 正则化参数C
C = 1;
% 带宽σ
sigma = 0.5;
% 创建SVM模型
svm = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction',kernel,'BoxConstraint',C,'KernelScale',sigma);
% 预测
label = predict(svm,X);
% 计算准确率
accuracy = sum(label==Y)/length(Y);

在这个例子中，我们使用高斯径向基函数作为核函数，指定正则化参数C为1，带宽σ为0.5。我们可以使用predict函数预测测试集的标签，并使用准确率来评估模型的性能。