s=fitcsvm(train',group,'Standardize',true,'KernelFunction','rbf',... 'KernelScale','auto');
时间: 2023-08-06 15:26:02 浏览: 36
这是一个用 MATLAB 中的 fitcsvm 函数训练支持向量机(SVM)模型的代码片段。其中 train 是一个大小为 m×p 的矩阵,表示训练样本数据,其中 m 是样本数量,p 是每个样本的特征数;group 是一个长度为 m 的向量,表示每个样本的类别标签;'Standardize',true 表示在训练前对数据进行标准化处理;'KernelFunction','rbf' 表示使用径向基函数作为核函数;'KernelScale','auto' 表示使用自动计算的核函数尺度参数。
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model=fitcsvm(train1,train1lable,... 'KernelFunction', 'gaussian', ... 'PolynomialOrder', [], ... 'KernelScale', kernelscale, ... 'BoxConstraint', boxconstraint, ... 'Standardize', false, ... 'ClassNames', [-1; 1])
这是一个使用MATLAB中的fitcsvm函数训练支持向量机模型的代码示例。其中,train1是训练数据,train1lable是训练数据对应的标签;KernelFunction参数指定核函数类型为高斯核函数;PolynomialOrder参数为空,表示不使用多项式核函数;KernelScale参数指定核函数的尺度;BoxConstraint参数指定软间隔的惩罚系数;Standardize参数为false,表示不对训练数据进行标准化处理;ClassNames参数指定类别标签为-1和1。
% 训练支持向量回归模型 svmModel = fitrsvm(X_train_norm,y_train,'KernelFunction','gaussian',... 'KernelScale','auto','Standardize',false); % 预测血糖值 y_pred = predict(svmModel, X_test_norm);
这段代码中使用了支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型,对输入的训练数据 X_train_norm 和对应的目标值 y_train 进行训练。其中,KernelFunction 参数指定了使用的核函数类型,这里选择了高斯核函数(Gaussian kernel)。KernelScale 参数指定了核函数的尺度,这里设置为自动调节。Standardize 参数指定是否对训练数据进行标准化处理,这里设置为不标准化。fitrsvm 函数返回训练好的 SVM 模型 svmModel。
接着,使用 predict 函数对测试数据 X_test_norm 进行预测,得到预测结果 y_pred。预测过程中会使用训练好的 SVM 模型进行计算。