贝叶斯优化SVM分类（matlab代码）

贝叶斯优化SVM分类matlab代码数据为Excel分类数据集数据
数据集划分为训练集、验证集、测试集，比例为8:1:1
数据预处理:
代码对加载的数据进行了预处理，包括数据划分和Zscore标准化处理。数据划分为训练集、验证集和测试集，可以有效评估模型的泛化能力。Zscore标准化可以使数据集的特征值在相同的尺度上有助于模型训练过程中更好地收敛。
参数设置:
代码中设置了贝叶斯迭代次数 BO iter，通过调整这个参数，可以控制贝叶斯优化算法的迭代次数，从而更好地优化模型的超参数。
算法处理块:
通过SVM算法进行分类任务的处理，采用了自动优化超参数的方法，从而更好地适应数据集，并提高了模型的性能。
模型评估和结果展示:
代码中通过十折交叉验证等方法评估了模型的性能，计算了训练集、验证集和测试集的准确率，并输出了十折验证准确率和运行时长。此外，还通过绘制分类情况图和混矩阵对模型的分类效果进行了可视化展示，帮助更直观地了解模型的性能和分类结果。
输出的定量结果如下!
十折验证准确率:0.96748
训练集准确率:0.98374
验证集准确率:0.9375
测试集准确率:0.86667
运行时长:2.563
代码有详细中文介绍。
代码能正常运行时不负责答疑！

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