gridsearchcv在matlab中对svr模型进行调参

在 Matlab 中，可以使用 `fitrsvm` 函数来训练支持向量回归模型（SVR）。而要进行参数调优，可以使用 `fitrsvm` 函数中的 `'OptimizeHyperparameters'` 参数，结合交叉验证来实现。

具体来说，可以按照以下步骤进行：

1. 定义支持向量回归模型

   svr = fitrsvm(X, y);

2. 定义参数空间

   params = [...
       optimizableVariable('BoxConstraint', [1e-6, 1e6], 'Transform', 'log'),...
       optimizableVariable('Epsilon', [1e-6, 1e-1], 'Transform', 'log'),...
       optimizableVariable('KernelFunction', {'linear', 'gaussian'}),...
       optimizableVariable('KernelScale', [1e-6, 1e6], 'Transform', 'log')];

上面的代码定义了参数空间。其中，`BoxConstraint` 代表惩罚系数，`Epsilon` 代表损失函数中的参数，`KernelFunction` 代表核函数的类型，`KernelScale` 代表核函数的尺度。

3. 定义交叉验证方法

   cv = cvpartition(size(X,1), 'KFold', 10);

上面的代码定义了一个 10 折交叉验证。

4. 定义优化器

   opt = ...
       BayesoptSolver('MaxObjectiveEvaluations', 30, ...
                      'NumSeedPoints', 3, ...
                      'IsObjectiveDeterministic', true);

上面的代码定义了一个贝叶斯优化器，用于搜索最优参数。其中，`MaxObjectiveEvaluations` 代表最大评估次数，`NumSeedPoints` 代表初始化样本数，`IsObjectiveDeterministic` 代表是否确定性评估目标函数。

5. 进行参数优化

   svr_tuned = fitrsvm(X, y, ...
                       'OptimizeHyperparameters', params, ...
                       'HyperparameterOptimizationOptions', opt, ...
                       'CVPartition', cv);

上面的代码将参数空间、交叉验证方法和优化器传入 `fitrsvm` 函数中，进行参数优化。

6. 查看最优参数

   svr_tuned.HyperparameterOptimizationResults.BestObjective
   svr_tuned.HyperparameterOptimizationResults.XAtMinObjective

上面的代码可以查看最优参数的目标函数值和具体参数。