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1、基于GridSearch的svm参数寻优看这个帖子之前您需要了解什么叫交叉验证：交叉验证(CrossValidation)方法思想简介http://www.matlabsky.com/forum-v...-fromuid-18677.html以下内容摘自《MATLAB 神经网络30个案例分析》第13章：关于SVM参数的优化选取，国际上并没有公认统一的最好的方法，现在目前常用的方法就是让c和g在一定的范围内取值，对于取定的c和g对于把训练集作为原始数据集利用K-CV方法得到在此组c和g下训练集验证分类准确率，最终取使得训练集验证分类准确率最高的那组c和g做为最佳的参数，但有一个
2、问题就是可能会有多组的c和g对应于最高的验证分类准确率，这种情况怎么处理?这里采用的手段是选取能够达到最高验证分类准确率中参数c最小的那组c和g做为最佳的参数，如果对应最小的c有多组g，就选取搜索到的第一组c和g做为最佳的参数。这样做的理由是:过高的c会导致过学习状态发生，即训练集分类准确率很高而测试集分类准确率很低(分类器的泛化能力降低)，所以在能够达到最高验证分类准确率中的所有的成对的c和g中认为较小的惩罚参数c是更佳的选择对象。以上的寻参思想在libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]工具箱中已经实现SVMcgForClass.m（分类问题
3、寻优）、SVMcgForRegress.m（回归问题参数寻优）：函数使用接口介绍如下：网格参数寻优函数(分类问题):SVMcgForClass[bestCVaccuracy,bestc,bestg]= SVMcgForClass(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep)输入：train_label:训练集的标签，格式要求与svmtrain相同。train:训练集，格式要求与svmtrain相同。cmin,cmax:惩罚参数c的变化范围，即在[2^cmin,2^cmax]范围内寻找最佳的参数c，默认
4、值为cmin=-8，cmax=8，即默认惩罚参数c的范围是[2^(-8),2^8]。gmin,gmax:RBF核参数g的变化范围，即在[2^gmin,2^gmax]范围内寻找最佳的RBF核参数g，默认值为gmin=-8，gmax=8，即默认RBF核参数g的范围是[2^(-8),2^8]。v:进行CrossValidation过程中的参数，即对训练集进行v-foldCrossValidation，默认为3，即默认进行3折CV过程。cstep,gstep:进行参数寻优是c和g的步进大小，即c的取值为2^cmin,2^(cmin+cstep),…,2^cmax,，g的取值为2^gm
5、in,2^(gmin+gstep),…,2^gmax，默认取值为cstep=1,gstep=1。accstep:最后参数选择结果图中准确率离散化显示的步进间隔大小（[0,100]之间的一个数），默认为4.5。输出：bestCVaccuracy:最终CV意义下的最佳分类准确率。bestc:最佳的参数c。bestg:最佳的参数g。网格参数寻优函数(回归问题):SVMcgForRegress[bestCVmse,bestc,bestg]= SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,mses
6、tep)其输入输出与SVMcgForClass类似，这里不再赘述。SVMcgForClass.m源代码：1.function[bestacc,bestc,bestg]=SVMcgForClass(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep)2.%SVMcgcrossvalidationbyfaruto3.4.%%5.%byfaruto6.%Email:patrick.lee@foxmail.comQQ:516667408http://blog.sina.com.cn/farutoBNU7.%lastm
7、odified2010.01.178.9.%%若转载请注明：10.%farutoandliyang,LIBSVM-farutoUltimateVersion 11.%atoolboxwithimplementsforsupportvectormachinesbasedonlibsvm,2009. 12.% 13.%Chih-ChungChangandChih-JenLin,LIBSVM:alibraryfor14.%supportvectormachines,2001.Softwareavailable
