SVMtrain的参数c和g的优化

最新推荐文章于 2024-01-27 10:14:13 发布
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本文探讨了在支持向量机（SVM）训练中如何优化惩罚参数c和核函数参数g。在有标签和无标签测试集的情况下，介绍了交叉验证方法，包括k-fold交叉验证和leave-one-out交叉验证（LOO-CV）。LOO-CV虽然能得到精确的性能指标，但计算成本高。当多个c和g对的验证准确率相当时，推荐选择惩罚参数c较小的那一对作为最优参数。文章最后还表达了对读者的感谢并提供福利。

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使用MATLAB寻找最佳SVM参数c和g
CyberGenius的博客
09-18 669
其中，‘-s 0’表示使用C-SVC分类器，’-t 2’表示使用高斯核函数，‘-c’和’-g’分别表示参数c和g的取值。通过网格搜索的方式，我们可以遍历不同的参数组合，找到最佳的参数值，从而提高模型的准确性和泛化能力。在上述代码中，我们定义了参数c和g的范围，分别为2的幂次方从-5到15，步长为2，和2的幂次方从-15到3，步长为2。假设我们有一个训练集X和对应的标签y，其中X是一个m×n的矩阵，m表示样本数，n表示特征数；最后，我们可以使用最佳的参数c和g来训练最终的SVM模型，并对测试集进行预测。
MATLAB中libsvm的svmtrain和svmpredict函数的使用方法与参数设置
weixin_44248258的博客
12-15 2万+
MATLAB中libsvm的svmtrain和svmpredict函数的使用方法与参数设置
机器学习——SVM之交叉验证对参数（C，gamma）进行优化以及选择
python_AI_fans的博客
06-11 1万+
对于C和gamma参数的确定，一般是通过交叉验证的方法来进行确定的，大概思路就是将C和gamma参数在一定地取值范围内按照一定的步长（默认为1）进行取值组合，在不同（C，gamma）的组合下，将训练集样本均分成k组，一组作为验证的数据样本，其余k-1组则用来作为训练的数据，每一组数据都轮流着作为验证数据样本，这样在一组（C,gamma）组合下，就需要进行K次计算，把这K次计算的模型测试准确率score的均值作为这组（C,gamma）下模型的得分。这样的话就能够得到不同（C，gamma）组合下模型的得分，取得
SVM的参数优化——交叉验证选择最佳参数c&g
人工智能算法学习matlab
01-27 1622
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛应用的监督式机器学习算法。它主要用于分类任务，但也适用于回归任务。在本文中，我们将深入探讨支持向量机的两个重要参数：C和gamma。
svm参数c和g matlab论坛,[转载]关于SVM参数c&g选取的总结帖[matlab-libsvm]
weixin_39695306的博客
03-23 698
function [bestacc,bestc,bestg] =SVMcg(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep)%SVMcg cross validation by faruto%Email:farutoliyang@gmail.com QQ:516667408http://blog.sina.com.cn/far...
基于MATLAB的SVM网格寻优程序：针对Windows系统的C参数与核函数参数g优化 文档
最新发布
08-12
该程序通过网格寻优和交叉验证方法，优化SVM的惩罚参数C和核函数参数g。文中详细展示了核心函数的实现方式，包括参数范围设定、数据预处理步骤以及如何利用LIBSVM工具包进行模型训练和评估。此外，还提供了完整的...
svmtrain参数设置
11-27
以下是svmtrain参数设置的介绍： 在使用svmtrain训练模型时，可以设置多个参数来优化模型的性能。其中一些常用的参数包括： 1. -s svm_type：设置SVM的类型，常用的有0（C-SVC）、1（nu-SVC）、2（one-class SVM）...
粒子群算法优化SVM的核参数
qq-1343330453
04-20 6010
粒子群算法是模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为时提出的一种基于群体智能的优化算法。粒子群算法是一种随机全局优化技术，通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。用粒子群算法优化支持向量机的结构参数，可以快速收敛寻得最优解，提高支持向量机的学习能力。在粒子群算法中，可以把所有的优化问题的解想象为D维搜索空间上的一个点，而这个点就是一个“粒子”。通过目标函数来评估当前粒子所处位置的好坏，得到相应的适应度值。在种群中粒子的随机初始化形成后，会按照某种方式进行迭代，直到终止条件符合要求，从而寻得最优解。 基于
遗传算法与支持向量机联合进行结构优化设计的MATLAB详细代码，其中遗传算法用ga函数，支持向量机用svmtrain和svmpredict函数，向量机c参数和g参数用meshgrid函数优化；结构参数有4个，优化的目标为求4个参数的组合使穿深最大
06-11
一旦您确定了这些问题，就可以使用svmtrain和svmpredict函数来训练和测试支持向量机模型，并使用meshgrid函数来优化c和g参数。 最后，您需要将遗传算法和支持向量机结合起来，以实现结构优化设计。具体来说，您可以...
MATLAB SVM寻找最佳参数 c g
我是菜鸡
05-04 6302
老师布置了一个数据挖掘的作业，用SVM做分类。老师原话是：“说SVM训练慢，其实svmtrain的过程是很快的，慢是慢在寻找最佳参数。” 但是寻找最佳参数这里老师又直接给了一个别人写的网格计算的小代码，一个函数直接调用就OK了。并不是每个人都有老师，所以在这里分享一下。 配合livsvm库一起使用效果绝佳。
网格式搜索支持向量机最优参数c和g1
08-08
GS中，以0.5为间隔进行全局搜索，c和g的范围均是（2-10, 210）总之SVM预测过程为：（1）输入数据，规定训练输入、训练输出、预测输入和预测输出（2）
关于SVM参数c&g选取的总结帖[matlab-libsvm]
触动人生的博客
04-15 7612
写了个程序来选取SVM中参数c和g的最佳值.[写这个的目的是方便大家用这个小程序直接来寻找c和g的最佳值,不用再另外编写东西了.] 其实原本libsvmC语言版本中有相应的子程序可以找到最佳的c和g,需装载python语言然后用py 那个画图就可以找到最佳的c和g,我写了个matlab版本的.算是弥补了libsvm在matlab版本下的空缺. 测试数据还是我视频里的wine d...
MATLAB实现LIBSVM中的c和g的参数寻优
qq_35166974的博客
05-06 1万+
引言：LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation...
采用交叉验证选择最佳参数C与g
Olaking的专栏
01-23 1万+
在svm_train中-c和-g是最常用的两个参数，其中-c是设置C-SVC、e-SVR、n-SVR中从罚系数C，默认值为1；-g是核函数中函数设置。那么如何去选取最优的参数c和g呢？libsvm 的 python 子目录下面的 grid.py 可以帮助我们     1.解压gnuplot，如果没有的话，可以在网上下载，网址为http://www.gnuplot.info/download.ht
SVM中参数调优的方法
热门推荐
Miracle.Zhao的博客
03-28 2万+
最近在用到svm做一些科研的工作，但是在用到svm的时候，发现在不同的svm参数下，精度差别不是一般的大。 熟悉svm的大家应该都知道，svm中参数很多，其中最主要得还是-c和-g参数，所以我就主要 调整这两个参数。 所以，找找怎么调整合适的参数，已达到最高的精度，如下： 是我亲测的两个可以很大情况下提高精度的参数值， 第一种： [c,g] = meshgrid(-
机器学习算法之不同SVM惩罚参数C值不同效果比较
leva的博客
07-17 3327
相亲的程序员太苦逼了 言归正传：来看看使用SVM惩罚参数C值效果对比 svm1 = SVC(C=0.1, kernel=‘rbf’) svm2 = SVC(C=1, kernel=‘rbf’) svm3 = SVC(C=10, kernel=‘rbf’) svm4 = SVC(C=100, kernel=‘rbf’) svm5 = SVC(C=500, kernel=‘rbf’) svm6 = SVC(C=100000, kernel=‘rbf’) 以下是具体代码： import time import
SVM模型进行分类预测时的参数调整技巧
baidu_39123902的博客
03-31 5998
一：如何判断调参范围是否合理 正常来说，当我们参数在合理范围时，模型在训练集和测试集的准确率都比较高；当模型在训练集上准确率比较高，而测试集上的准确率比较低时，模型处于过拟合状态；当模型训练集和测试集上准确率都比较低，模型处于欠拟合状态。正常来说测试集上的准确率都会比训练集要低。 二：如何确定参数的调节方向 当使用线性支持向量机时，我们只需调节正则化参数C的范围即可。 这里我们以RBF作为核的SVM为例，这时候我们需要调节的参数是正则化参数C和核函数参数gamma。为了保证调参的精确度，一般我们都使用网格搜
机器学习——SVM
霓而~
03-04 2551
转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/49331510 定义 Support Vector Machine，简称SVM，支持向量机，是一种二类分类模型，基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。SVM的学习策略就是间隔最大化。 直观理解 图中有分别属于两类的一些二维数据点和三条直线。如果三条直线分别代表三个分类器的话，请问哪一个分类器比较好？ 我们凭直...
机器学习之SVM
ithinking110的博客
12-13 1326
机器学习之SVM 引言什么是SVM求解 支持向量 所在的这条线 引言 SVM 是机器学习中比较重要的一种 分类方法。 网上各种博客讲的也非常多 ，我转载几遍写的比较好的过来 ，并写下自己的心得 。而且本文不想从公式着手分析，简单来说 就是非常复杂 当你入门后在回来看公式也可以 。上公式了很多人 就放弃了。 什么是SVM 原文在这里 近来，了解了一下SVM（支持向量机 support vec...
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