svm超参数分析matlab代码

以下是在MATLAB中使用SVM进行超参数分析的示例代码：

首先，加载数据集并将其分为训练集和测试集：

load('sample_data.mat'); % 加载数据集
cv = cvpartition(size(data,1),'HoldOut',0.3); % 创建一个30%测试集和70%训练集的交叉验证分区对象
idxTrain = training(cv); % 训练集的索引
idxTest = test(cv); % 测试集的索引
Xtrain = data(idxTrain,:); % 训练集的特征矩阵
Ytrain = label(idxTrain,:); % 训练集的标签
Xtest = data(idxTest,:); % 测试集的特征矩阵
Ytest = label(idxTest,:); % 测试集的标签

接下来，使用`fitcsvm`函数训练SVM模型，并使用`optimizeHyperparameters`函数进行超参数优化：

SVMModel = fitcsvm(Xtrain,Ytrain); % 训练SVM模型
params = hyperparameters('fitcsvm',Xtrain,Ytrain); % 获取SVM模型的超参数
opt = optimizeHyperparameters(Xtrain,Ytrain,'fitcsvm',params,...
    'HyperparameterOptimizationOptions',struct('AcquisitionFunctionName',...
    'expected-improvement-plus','MaxObjectiveEvaluations',30)); % 使用optimizeHyperparameters函数进行超参数优化

在此示例中，使用了`expected-improvement-plus`作为采集函数，最大目标评估次数为30。

最后，使用`predict`函数在测试集上进行预测，并计算分类准确率：

Ypred = predict(SVMModel,Xtest); % 在测试集上进行预测
accuracy = sum(Ypred==Ytest)/numel(Ytest); % 计算分类准确率

您可以根据您的数据集和需求进行相应的修改和调整。