fitrsvm如何设置惩罚参数
时间: 2023-10-31 16:05:21 浏览: 105
在fitrsvm中,惩罚参数被称为正则化参数或C。通过调整正则化参数来控制模型的复杂度,从而减少过拟合的程度。当C的值较小时,模型更加平滑,较大时,模型更加复杂。
可以通过交叉验证来确定最佳的正则化参数值。做法如下:
1. 将数据集分成训练集和验证集。
2. 使用训练集来训练模型,并使用验证集来评估模型的性能。
3. 在一系列正则化参数值上重复步骤1和2,记录每个参数值的验证集性能。
4. 选择具有最佳验证集性能的正则化参数值。
可以使用MATLAB中的fitcsvm函数来进行交叉验证。例如:
```
SVMModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf','OptimizeHyperparameters','auto','HyperparameterOptimizationOptions',struct('AcquisitionFunctionName','expected-improvement-plus'))
```
在这个例子中,'OptimizeHyperparameters'被设置为'auto',表示自动选择最佳的正则化参数值。'HyperparameterOptimizationOptions'被设置为使用'expected-improvement-plus'作为目标函数,来最大化交叉验证的性能。
相关问题
matlab fitrsvm代码
fitrsvm是MATLAB中用于训练支持向量机回归模型的函数。通过使用fitrsvm函数,您可以选择使用不同的核函数和参数来训练SVM回归模型,以便根据给定的输入和输出数据进行预测。以下是fitrsvm函数的主要参数和用法:
fitrsvm(X, Y):使用输入矩阵X和目标向量Y来训练SVM回归模型。X是一个大小为n-by-p的矩阵,其中n是样本数量,p是特征数量。Y是一个大小为n-by-1的向量,包含每个样本的目标值。
model = fitrsvm(X, Y):将训练得到的SVM回归模型保存在名为model的变量中。
model = fitrsvm(X, Y, 'Name', Value):使用额外的参数和选项来训练SVM回归模型。
例如,您可以设置核函数的类型、惩罚项的权重、拟合模型的精度等参数。
predictY = predict(model, Xnew):使用训练得到的模型来对新的输入数据Xnew进行预测。预测结果保存在predictY中。
对于SVM回归模型,您可以使用fitrsvm函数训练出一个预测目标值的模型,并使用predict函数对新的数据进行预测。这在许多实际应用中非常有用,比如房屋价格预测、股票价格预测等。使用合适的参数和合理的训练数据,SVM回归模型可以提供比传统线性回归模型更准确的预测结果。
fitrsvm函数的用法
`fitrsvm` 是 MATLAB 中用于训练支持向量机回归模型的函数。它的语法如下:
```
Mdl = fitrsvm(X,Y)
Mdl = fitrsvm(X,Y,Name,Value)
```
其中,`X` 是训练数据的特征矩阵,`Y` 是相应的响应变量向量。`Name-Value` 对是可选输入参数,用于指定模型的各种选项和超参数。
下面是一些常用的参数及其含义:
- `'KernelFunction'`:核函数类型,可以是 `'linear'`(线性核)、`'polynomial'`(多项式核)或者`'rbf'`(高斯核)等。默认值为 `'gaussian'`。
- `'BoxConstraint'`:惩罚参数,控制模型的稳定性和复杂度。越大的值表示越严格的惩罚,模型越稳定但复杂度较高。默认值为 1。
- `'Epsilon'`:容忍度,控制支持向量与最大间隔之间的距离。默认值为 0.1。
`fitrsvm` 函数返回一个支持向量机回归模型对象 `Mdl`,可以用于预测新的响应变量。例如:
```
Y_hat = predict(Mdl,X_new)
```
其中,`X_new` 是新的特征矩阵,`Y_hat` 是相应的预测响应变量向量。
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