matlab中fitrsvm函数,训练用于一类和二类分类的支持向量机 (SVM) 分类器
使用 fitcsvm 自动优化超参数。
加载 ionosphere 数据集。
load ionosphere
通过使用自动超参数优化，找到最小化五折交叉验证损失的超参数。为了实现可再现性，请设置随机种子并使用 'expected-improvement-plus' 采集函数。
rng default
Mdl = fitcsvm(X,Y,'OptimizeHyperparameters','auto',...
'HyperparameterOptimizationOptions',struct('AcquisitionFunctionName',...
'expected-improvement-plus'))
|=====================================================================================================|
| Iter | Eval | Objective | Objective | BestSoFar | BestSoFar | BoxConstraint| KernelScale |
| | result | | runtime | (observed) | (estim.) | | |
|=====================================================================================================|
| 1 | Best | 0.21652 | 17.039 | 0.21652 | 0.21652 | 64.836 | 0.0015729 |
| 2 | Accept | 0.35897 | 0.07617 | 0.21652 | 0.22539 | 0.036335 | 5.5755 |
| 3 | Best | 0.13105 | 6.632 | 0.13105 | 0.14152 | 0.0022147 | 0.0023957 |
| 4 | Accept | 0.35897 | 0.074778 | 0.13105 | 0.13108 | 5.1259 | 98.62 |
| 5 | Accept | 0.1339 | 13.599 | 0.13105 | 0.13111 | 0.0011599 | 0.0010098 |
| 6 | Accept | 0.13105 | 3.171 | 0.13105 | 0.13106 | 0.0010151 | 0.0045756 |
| 7 | Best | 0.12821 | 8.4294 | 0.12821 | 0.12819 | 0.0010563 | 0.0022307 |
| 8 | Accept | 0.1339 | 10.901 | 0.12821 | 0.13013 | 0.0010113 | 0.0026572 |
| 9 | Accept | 0.12821 | 6.1095 | 0.12821 | 0.12976 | 0.0010934 | 0.0022461 |
| 10 | Accept | 0.12821 | 3.646 | 0.12821 | 0.12933 | 0.0010315 | 0.0023551 |
| 11 | Accept | 0.1396 | 16.231 | 0.12821 | 0.12954 | 994.04 | 0.20756 |
| 12 | Accept | 0.13105 | 15.216 | 0.12821 | 0.12945 | 20.145 | 0.044584 |
| 13 | Accept | 0.21368 | 17.538 | 0.12821 | 0.12787 | 903.79 | 0.056122 |
| 14 | Accept | 0.1339 | 0.25382 | 0.12821 | 0.12939 | 0.018688 | 0.038639 |
| 15 | Accept | 0.12821 | 2.712 | 0.12821 | 0.1295 | 5.6464 | 0.15938 |
| 16 | Accept | 0.13675 | 9.392 | 0.12821 | 0.12798 | 0.5485 | 0.020716 |
| 17 | Accept | 0.12821 | 6.1911 | 0.12821 | 0.12955 | 1.2899 | 0.063233 |
| 18 | Accept | 0.1339 | 9.0842 | 0.12821 | 0.12957 | 869.51 | 0.94889 |
| 19 | Accept | 0.13675 | 9.2152 | 0.12821 | 0.12957 | 112.89 | 0.31231 |
| 20 | Accept | 0.13105 | 0.09432 | 0.12821 | 0.12958 | 0.0010803 | 0.03695 |
|=====================================================================================================|
| Iter | Eval | Objective | Objective | BestSoFar | BestSoFar | BoxConstraint| KernelScale |
| | result | | runtime | (observed) | (estim.) | | |
|=====================================================================================================|
| 21 | Accept | 0.13675 | 9.1747 | 0.12821 | 0.1299 | 7.7299 | 0.076169 |
| 22 | Best | 0.12536 | 0.14985 | 0.12536 | 0.13007 | 0.0010485 | 0.013248 |
| 23 | Accept | 0.20228 | 16.954 | 0.12536 | 0.12548 | 0.060212 | 0.0010323 |
| 24 | Accept | 0.1339 | 0.21183 | 0.12536 | 0.12556 | 0.30698 | 0.16097 |
| 25 | Accept | 0.1339 | 14.522 | 0.12536 | 0.12923 | 963.05 | 0.5183 |
| 26 | Accept | 0.13675 | 0.24834 | 0.12536 | 0.12888 | 0.0039748 | 0.015475 |
| 27 | Accept | 0.1339 | 1.4307 | 0.12536 | 0.12889 | 0.33582 | 0.066787 |
| 28 | Accept | 0.1339 | 14.534 | 0.12536 | 0.12884 | 4.2069 | 0.032774 |
| 29 | Best | 0.12536 | 0.11308 | 0.12536 | 0.12658 | 0.0010233 | 0.017839 |
| 30 | Accept | 0.12536 | 0.12514 | 0.12536 | 0.12579 | 0.0010316 | 0.019592 |
__________________________________________________________
Optimization completed.
MaxObjectiveEvaluations of 30 reached.
Total function evaluations: 30
Total elapsed time: 234.177 seconds.
Total objective function evaluation time: 213.0698
Best observed feasible point:
BoxConstraint KernelScale
_____________ ___________
0.0010233 0.017839
Observed objective function value = 0.12536
Estimated objective function value = 0.12579
Function evaluation time = 0.11308
Best estimated feasible point (according to models):
BoxConstraint KernelScale
_____________ ___________
0.0010233 0.017839
Estimated objective function value = 0.12579
Estimated function evaluation time = 0.13623
Mdl =
ClassificationSVM
ResponseName: 'Y'
CategoricalPredictors: []
ClassNames: {'b' 'g'}
ScoreTransform: 'none'
NumObservations: 351
HyperparameterOptimizationResults: [1×1 BayesianOptimization]
Alpha: [91×1 double]
Bias: -5.6976
KernelParameters: [1×1 struct]
BoxConstraints: [351×1 double]
ConvergenceInfo: [1×1 struct]
IsSupportVector: [351×1 logical]
Solver: 'SMO'
Properties, Methods
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