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引言
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本文从应用的角度出发，使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题
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首先说明一下实验数据，实验数据是Libsvm自带的heart_sacle，是个mat文件
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加载数据集
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将mat文件导入MATLAB后会有270*13的实例矩阵变量heart_scale_inst和270*1的标签矩阵heart_scale_label
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分类
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将数据集分为训练数据和测试数据
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首先我们将实验数据分为训练数据和测试数据
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load heart_scale;
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train_data = heart_scale_inst(1:150,:);
train_label = heart_scale_label(1:150,:);
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test_data = heart_scale_inst(151:270,:);
test_label = heart_scale_label(151:270,:);
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利用训练数据集训练得到训练模型
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然后我们就可以用训练数据得到训练模型
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model=svmtrain(train_label,train_data);%%具体参数可以参见svmtrain.c
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我们查看返回的model变量可以发现是如下形式
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下面对返回模型的参数进行一些说明
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model参数说明
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首先是Parameters，其变量打开是以下五个数据
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参数意义从上到下依次为：
-s svm类型：SVM设置类型(默认0)
-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)
-d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)
-g r(gama)：核函数中的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 coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
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然后是model.nr_class，这个变量表示数据集中有多少类别；= 2 for regression/one-class svm
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接下来是model.Label，这个变量表示数据集中类别的标签都是什么
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然后是model.totalSV，代表总共的支持向量的数目
model.nSV表示每类样本的支持向量的数目，有多少类就有多少个值
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而对于model.ProbA和model.ProbB是要使用-b参数时才能用到，用于概率估计。
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-b probability_estimates: whether to train a SVC or SVR model for probability estimates,0 or 1 (default 0)
可以参见《A note on Platt‘s probabilistic outputs for support vector machines》论文
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然后是model.sv_coef，这是一个totalSV*1的矩阵，承装的是totalSV个支持向量在决策函数中的系数
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而model.SVs是一个totalSV×维度的稀疏矩阵，承装的是totalSV个支持向量
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最后是model.rho是决策函数中的常数项的相反数
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然后是利用测试数据集进行测试
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[predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(test_label, test_data, model);
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得到三个参数，分别对参数说明如下
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返回参数:
predict_label是预测标签向量
accuracy从上到下依次的意义分别是：
-分类准率（分类问题中用到的参数指标）
-平均平方误差（MSE (mean squared error)）[回归问题中用到的参数指标]
-平方相关系数（r2 (squared correlation coefficient)）[回归问题中用到的参数指标]
dec_values是一个包含decision值或概率估计（-b 1）的矩阵
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最终的类别判断就是根据这个dec_value和阈值作比较得到的
另外多说一句如果k个类，对于decision值，每行包含k(k-1)/2个二分类问题的结果；对于概率，每列包含k个属于每类的概率值
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回归
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对于回归依旧是用svmtrain这个函数
但是对于回归来说选择的SVM类型有限制，svmtrain用-s这个选项指定的SVM的类型(default 0)
0 – C-SVC
1 – nu-SVC
2 – one-class SVM
3 – epsilon-SVR
4 – nu-SVR
对于回归来说，只能选3或者4，3表示epsilon-support vector regression, 4表示nu-support vector regression。-t是选择核函数，通常选用RBF核函数，原因在"A Practical Guide support vector classification"中已经简单介绍过了。-p尽量选个比较小的数字。需要仔细调整的重要参数是-c和-g。我们用以下代码来进行参数寻优
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mse = 10^10;
for log2c = -10:10,
for log2g = -10:10,
cmd = [‘-v 3 -c ‘, num2str(2^log2c), ‘ -g ‘, num2str(2^log2g) , ‘ -s 3 -p 0.4 -n 0.1‘];
cv = svmtrain(train_Y,train_x,cmd);
if (cv < mse),
mse = cv; bestc = 2^log2c; bestg = 2^log2g;
end
end
end
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-log2c是给出参数c的范围和步长
-log2g是给出参数g的范围和步长
-log2p是给出参数p的范围和步长
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原文地址：http://www.cnblogs.com/keedor/p/4486403.html
