svmtrain返回参数说明

本文详细介绍了libsvm中svmtrain函数的返回参数,包括交叉验证情况下的返回值含义及正常训练时返回的结构体信息,涵盖了SVM类型、核函数类型、支持向量等关键概念。

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libsvm中svmtrain返回参数

  • 如果使用svmtrain函数的时候,输入参数中含有-v,选择交叉验证,那么函数返回值是一个值,表示的是交叉验证分类的正确率或者是回归的误差;
  • 如果使用svmtrain函数的时候,输入参数中不含有-v,这时候svmtrain函数返回的是一个结构体,主要包含了以下信息:
-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。
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