LIBSVM在MATLAB中的使用

本文介绍了libsvm库的下载及安装配置步骤,并通过实例演示了如何读取数据集、训练支持向量机模型以及进行预测评估。通过具体代码展示了整个机器学习流程,包括数据加载、模型训练和性能评估。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

下载

配置

设置path:File->set path ->add with subfolders->加入libsvm-3.x文件夹的路径

使用

>> [label instance] = libsvmread('heart_scale');
>> svmStruct = svmtrain(label, instance);
*
optimization finished, #iter = 162
nu = 0.431029
obj = -100.877288, rho = 0.424462
nSV = 132, nBSV = 107
Total nSV = 132
>> [predict_label,accuracy] = svmpredict(label, instance, svmStruct);
Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)
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