libsvm参数说明

http://blog.csdn.net/lqhbupt/article/details/8596349

注意到libsvm-3.16下有一个数据文件，名称为heart_scale。这是一个libsvm格式的数据文件。可使用libsvmread函数将其转化为matlab格式。

可使用以下代码测试：

[heart_scale_label,heart_scale_inst]=libsvmread('heart_scale');

model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');

[predict_label, accuracy, dec_values] =svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model); % test the trainingdata

6） svmtrain函数相关参数说明

svmtrain函数返回的model可以用来对测试数据集进行预测。这是一个结构体变量，主要包括了以下几个域。[Parameters, nr_class, totalSV, rho, Label, ProbA, ProbB, nSV,sv_coef, SVs]。英文说明如下：

-Parameters: parameters

-nr_class: number of classes; = 2 for regression/one-class svm

-totalSV: total #SV

-rho: -b of the decision function(s) wx+b

-Label: label of each class; empty for regression/one-class SVM

-ProbA: pairwise probability information; empty if -b 0 or in one-classSVM

-ProbB: pairwise probability information; empty if -b 0 or in one-classSVM

-nSV: number of SVs for each class; empty for regression/one-class SVM

-sv_coef: coefficients for SVs in decision functions

-SVs: support vectors

如果没有指定’-b 1’选项则ProbA和ProbB为空矩阵。此外，当指定’-v’选项时，返回的model是一个数值，是cross-validation的准确率。

其中model.paramter是一个5X1的向量，参数意义为：

model.Parameters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)

7）svmpredict函数参数说明

svmpredict函数返回三个值，predict_label，是训练集预测得到的label向量。第二个输出是accuracy，是一个3维的向量，从上到下分别是：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）。第三个输出是个矩阵，包含着决策值或者是概率估计（当’-b 1’被指定时）。当训练数据有k类时，决策值矩阵是一个n行k*(k-1)/2列的矩阵（n为测试数据集个数，k为类别数），而每一行的输出是k*(k-1)/2个二分类器的结果。当’-b
1’被指定时，概率估计矩阵是一个n行k类的矩阵（n为测试数据集个数，k为类别数），每一行的输出是该测试数据属于每个类的概率。