libsvm中svmtrain的参数和返回值

svmtrain函数的输入参数和返回值进行说明

1. 训练

libsvm函数用于对训练集的数据进行训练,得到训练好的模型。

model = libsvmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix ['libsvm_options']);

这个函数有三个参数,其中

-training_label_vector:训练样本的类标,如果有m个样本,就是m x 1的矩阵(类型必须为double)。这里可以是二分类和多分类,类标是(-1,1)、(1,2,3)或者其他任意用来表示不同的类别的数字,要转成double类型。
-training_instance_matrix:训练样本的特征,如果有m个样本,每个样本特征是n维,则为m x n的矩阵(类型必须为double)。当使用precomputed核时,[training_instance_matrix]由两部分组成,第一列为长度m,从1-m的序号,第二列之后是训练样本核。例如:

model = svmtrain(trainlabel, ... #训练样本的标签
            [(1 : size(trainfeat, 1))', trainfeat], ... #训练样本
            '-t 4 -q'); #参数

-libsvm_options:训练的参数,在第3点详细介绍。

2. 预测

libpredict函数用于对测试集的数据进行测试,还能对未知样本进行预测。

[predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] 
    = libsvmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model ['libsvm_options']);

这个函数包括四个参数,其中

-testing_label_vector:测试样本的类标,如果有m个样本,就是m x 1的矩阵(类型必须为double)。如果类标未知,可以初始化为任意m x 1的double数组。
-testing_instance_matrix:测试样本的特征,如果有m个样本,每个样本特征是n维,则为m x n的矩阵(类型必须为double)。
-model:使用libsvmtrain返回的模型
-libsvm_options:预测的参数,与训练的参数形式一样。

3. 训练的参数

LIBSVM训练时可以选择的参数很多,包括:

-s svm类型:SVM设置类型(默认0)
    0 — C-SVC1 –v-SVC2 – 一类SVM; 3 — e-SVR4 — v-SVR
-t 核函数类型:核函数设置类型(默认2)
    0 – 线性核函数:u’v 
    1 – 多项式核函数:(r*u’v + coef0)^degree
    2 – RBF(径向基)核函数:exp(-r|u-v|^2)
    3 – sigmoid核函数:tanh(r*u’v + coef0)
-d degree:核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3-g r(gamma):核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/k,k为总类别数)
-r coef0:核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
-c cost:设置C-SVC,e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1-n nu:设置v-SVC,一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5-p p:设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1-m cachesize:设置cache内存大小,以MB为单位(默认40-e eps:设置允许的终止判据(默认0.001-h shrinking:是否使用启发式,01(默认1-wi weight:设置第几类的参数C为weight*C (C-SVC中的C) (默认1-v n: n-fold交互检验模式,n为fold的个数,必须大于等于2

以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合,如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响,程序不会接受该参数;如果应有的参数设置不正确,参数将采用默认值。

4. 训练返回的内容

libsvmtrain函数返回训练好的SVM分类器模型,可以用来对未知的样本进行预测。这个模型是一个结构体,包含以下成员:

-Parameters: 一个5 x 1的矩阵,从上到下依次表示:
    -s SVM类型(默认0);
    -t 核函数类型(默认2    -d 核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3);
    -g 核函数中的r(gamma)函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数) (默认类别数目的倒数);
    -r 核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
-nr_class: 表示数据集中有多少类别,比如二分类时这个值即为2-totalSV: 表示支持向量的总数。
-rho: 决策函数wx+b中的常数项的相反数(-b)。
-Label: 表示数据集中类别的标签,比如二分类常见的1和-1-ProbA: 使用-b参数时用于概率估计的数值,否则为空。
-ProbB: 使用-b参数时用于概率估计的数值,否则为空。
-nSV: 表示每类样本的支持向量的数目,和Label的类别标签对应。如Label=[1; -1],nSV=[63; 67],则标签为1的样本有63个支持向量,标签为-1的有67个。
-sv_coef: 表示每个支持向量在决策函数中的系数。
-SVs: 表示所有的支持向量,如果特征是n维的,支持向量一共有m个,则为m x n的稀疏矩阵。

另外,如果在训练中使用了-v参数进行交叉验证时,返回的不是一个模型,而是交叉验证的分类的正确率或者回归的均方根误差。

5. 预测返回的内容

libsvmtrain函数有三个返回值,不需要的值在Matlab可以用~进行代替。

-predicted_label:第一个返回值,表示样本的预测类标号。
-accuracy:第二个返回值,一个3 x 1的数组,表示分类的正确率、回归的均方根误差、回归的平方相关系数。注意:当使用预训练核时,并不能取accuracy(1,1)作为分类结果,应该取:mean(predicted_label==testlabel)
-decision_values/prob_estimates:第三个返回值,一个矩阵包含决策的值或者概率估计。对于n个预测样本、k类的问题,如果指定“-b 1”参数,则n x k的矩阵,每一行表示这个样本分别属于每一个类别的概率;如果没有指定“-b 1”参数,则为n x k*(k-1)/2的矩阵,每一行表示k(k-1)/2个二分类SVM的预测结果。

<think>嗯,用户想了解libsvmsvmtrain()函数的参数设置。首先,我需要回忆一下libsvm的基本知识。libsvm是一个支持向量机的库,而svmtrain函数是用来训练模型的。参数设置对模型性能影响很大,所以用户可能是在使用过程中遇到了调参的问题,或者刚入门需要指导。 用户可能已经知道一些基础,但需要更详细的参数解释。我需要先列出svmtrain参数,然后逐一说明。根据libsvm的文档,svmtrain参数通常包括选项字符串、标签、数据矩阵等。其中选项字符串是最复杂的部分,里面包含多个参数,比如-s、-t、-c、-g等。 接下来,我需要考虑用户可能的使用场景。比如,他们可能在处理分类问题,或者是回归问题?不同的-s选项对应不同的类型,比如分类用0,回归用3。这时候需要解释-s参数的不同取值对应的模型类型,这样用户可以根据任务类型选择合适的参数。 然后是核函数的选择,-t参数,这里有几个选项,比如线性核、多项式核、RBF核等。用户可能不清楚不同核函数的适用情况,需要给出建议,比如默认的RBF核在非线性问题中表现好,但特征多的时候可能用线性核更好。 接下来是惩罚系数-cRBF核的gamma参数-g。这两个参数对模型影响很大,需要详细解释。用户可能听说过网格搜索调参,比如使用交叉验证来寻找最佳的cg组合。这时候需要提到交叉验证的选项-v,并建议他们如何结合使用。 另外,其他参数-d(多项式核的阶数)、-r(核函数中的coef0)等,可能用户不太常用,但需要简要说明,以防用户遇到特殊情况需要调整。 用户可能还关心如何平衡不同类别的样本,比如处理类别不平衡的问题,这时候需要提到-wi参数,设置不同类别的权重。 最后,可能需要提醒用户注意参数之间的依赖关系,比如使用线性核时,gamma参数无效,避免用户设置错误。同时,给出一些示例,帮助用户理解如何组合这些参数。 总结一下,用户需要一个清晰的参数列表,每个参数的用途、可选值及其影响,以及如何根据任务选择合适的参数组合。可能还需要给出调参的建议步骤,比如网格搜索交叉验证,以及常见问题的解决方法,比如类别不平衡。</think>在 LIBSVM 中,`svmtrain()` 函数用于训练 SVM 模型,其参数设置直接影响模型性能。以下是主要参数的详细说明及设置建议: --- ### **函数基本格式** ```matlab model = svmtrain(y, X, 'options'); ``` - **`y`**: 标签向量(分类问题)或目标值(回归问题) - **`X`**: 数据矩阵(每行一个样本,每列一个特征) - **`'options'`**: 字符串参数,控制 SVM 类型、核函数、惩罚项等 --- ### **关键参数详解 (`options`)** 参数通过字符串指定,格式为 `-参数名 值`,例如 `-c 10 -g 0.1`。 #### 1. **SVM 类型 (`-s`)** 控制 SVM 的任务类型: - `0` : C-SVC(默认,分类) - `1` : nu-SVC(分类,用 `nu` 替代 `C` 控制支持向量比例) - `2` : one-class SVM(异常检测) - `3` : epsilon-SVR(回归) - `4` : nu-SVR(回归) **建议**:分类任务用 `-s 0`,回归任务用 `-s 3`。 --- #### 2. **核函数类型 (`-t`)** 选择核函数,影响模型非线性能力: - `0` : 线性核(`u'*v`) - `1` : 多项式核(`(gamma*u'*v + coef0)^degree`) - `2` : RBF 核(径向基函数,默认,`exp(-gamma*|u-v|^2)`) - `3` : sigmoid 核(`tanh(gamma*u'*v + coef0)`) **建议**: - 线性可分问题用 `-t 0`(速度快)。 - 非线性问题优先用默认的 RBF 核 (`-t 2`)。 - 特征维度极高时(如文本分类)用线性核。 --- #### 3. **惩罚系数 (`-c`)** 控制分类器的容错能力(值越大越严格): - 默认 `-c 1`,需通过交叉验证调整。 - **作用**:平衡分类间隔与误分类样本的权重(仅对 `C-SVC`、`epsilon-SVR` 有效)。 **建议**:尝试对数均匀采样(如 `0.1, 1, 10, 100`)。 --- #### 4. **RBF 核参数 (`-g`, gamma)** 控制核函数的宽度(值越大模型越复杂): - 默认 `-g 1/num_features`。 - **注意**:gamma 过大易过拟合,过小易欠拟合。 **建议**:与 `-c` 联合网格搜索(如 `[0.1, 1, 10]` 的笛卡尔积)。 --- #### 5. **其他重要参数** - **`-v`**: 交叉验证折数(如 `-v 5` 表示 5 折交叉验证)。 - **`-b`**: 是否输出概率估计(`0` 或 `1`,默认 `0`)。 - **`-wi`**: 类别权重(处理不平衡数据),如 `-w1 2` 对类别 1 样本权重设为 2。 - **`-d`**: 多项式核的阶数(默认 `3`)。 - **`-r`**: 核函数中的 `coef0`(默认 `0`)。 --- ### **示例参数组合** 1. **线性分类器调优**: ```matlab options = '-s 0 -t 0 -c 10'; ``` 2. **RBF 核网格搜索**: ```matlab options = '-s 0 -t 2 -c 100 -g 0.5'; ``` 3. **回归任务**: ```matlab options = '-s 3 -t 2 -c 1 -g 0.1 -p 0.01'; ``` --- ### **调参步骤建议** 1. 数据标准化(如 `scale()` 函数)。 2. 初步使用默认参数测试模型表现。 3. 对 `-c` `-g` 进行网格搜索 + 交叉验证。 4. 处理不平衡数据时调整 `-wi`。 5. 根据任务复杂度选择核函数。 --- ### **注意事项** - **参数依赖**:如线性核 (`-t 0`) 下 `-g` 无效。 - **计算开销**:RBF 核在大数据上训练较慢,可尝试线性核或采样。 - 更多参数详见 LIBSVM 官方文档:[LIBSVM Guide](https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf)
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