Felomeng翻译:libsvm2.88之实际使用中的技巧

<p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt;"><span style="font-size: small;"><span style="">数值化你的数据。例如,将所有的属性用区间</span><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">[0,1]</span></span><span style="">或</span><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">[-1,+1]</span></span><span style="">中的数值表示。</span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt;"><span style="font-size: small;"><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">*</span></span><span style="">使用</span><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">C-SVC</span></span><span style="">模型时,可以考虑选用“</span><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">tools</span></span><span style="">”文件夹中的模型选择工具。</span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt;"><span style="font-size: small;"><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">*</span></span><span style="">在</span><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">nu-SVC/one-class-SVM/nu-SVR</span></span><span style="">模型中的</span><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">nu</span></span><span style="">参数接近训练错误和支持向量的商。</span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt;"><span style="font-size: small;"><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">*</span></span><span style="">如果分类的目标数据是不均衡的(比如正数很多,且很少有负数),试着通过</span><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">-wi</span></span><span style="">参数调整惩罚因子</span><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">C</span></span><span style="">(参见下面的示例)。</span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin: 0cm 0cm 0pt;"><span style="font-size: small;"><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">*</span></span><span style="">处理较大规模问题时设定较大的缓存大小(也就是扩大参数</span><span style=""><span style="font-family: Times New Roman;">-m</span></span><span style="">的数值)。</span></span></p>
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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