libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]——辅助函数简介（修改）

说明：

此工具箱是matlab中文论坛版主faruto在林智仁教授版本上改进的libsvm工具箱。

工具箱下载地址：http://www.matlabsky.com/thread-17936-1-1.html

本文主要介绍其中增加的参数（c和RBF核函数中的g）寻优函数和其他一些有用的函数。

一、Grid Search 网格搜索

（1）函数：SVMcgForClass.m （分类问题寻优）、SVMcgForRegress.m（回归问题参数寻优）。

详细内容见：http://www.matlabsky.com/thread-12411-1-1.html

（2）使用方法

[bestCVaccuracy,bestc,bestg]= SVMcgForClass(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep) [bestCVmse,bestc,bestg]= SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)

2、启发式遗传算法GA

（1）函数： gaSVMcgForClass.m（分类问题参数寻优）、gaSVMcgForRegress.m（回归问题参数寻优）

详情：http://www.matlabsky.com/thread-12412-1-1.html

（2）使用方法

默认范围：c（0.1-100）、g（0.01-1000）、5折交叉验证。

[bestCVaccuracy,bestc,bestg,ga_option]= gaSVMcgForClass(train_label,train,ga_option)常用格式：[bestCVaccuracy,bestc,bestg] = gaSVMcgForClass(train_label,train)

[bestCVmse,bestc,bestg,ga_option]= gaSVMcgForRegress(train_label,train,ga_option)

若想修改某些默认项比如c、g的范围，可以在原文件中直接修改。或者ga_option.cbound=[]； ……

（3）参数详解

ga_option:GA中的一些参数设置，可不输入（即去掉等号两边或左边的ga_option），有默认值，详细请看代码的帮助说明。

ga_option =struct('maxgen',200,'sizepop',20,'ggap',0.9,'cbound',[0,100],'gbound',[0,1000],'v',5);1. % maxgen:最大的进化代数,默认为200,一般取值范围为[100,500]2. % sizepop:种群最大数量,默认为20,一般取值范围为[20,100]3. % cbound = [cmin,cmax],参数c的变化范围,默认为(0,100]4. % gbound = [gmin,gmax],参数g的变化范围,默认为[0,1000]5. % v:SVM Cross Validation参数,默认为5

3、粒子群算法PSO

（1）函数：psoSVMcgForClass.m（分类问题参数寻优）、psoSVMcgForRegress.m（回归问题参数寻优）

详情：http://www.matlabsky.com/thread-12414-1-1.html

（2）使用方法

默认范围：c（0.1-100）、g（0.01-1000）、3折交叉验证。

适应度函数：分类问题适应度函数用的是cv下的分类准确率；回归问题适应度函数用的是cv下的mse。即fitness(j) = svmtrain(train_label, train, cmd);

[bestCVaccuracy,bestc,bestg,pso_option]= psoSVMcgForClass(train_label,train,pso_option)常用格式为：[bestCVaccuracy,bestc,bestg]= psoSVMcgForClass(train_label,train)
[bestCVmse,bestc,bestg,pso_option]= psoSVMcgForRegress(train_label,train,pso_option)若想修改某些默认项比如c、g的范围，可以在原文件中直接修改。或者在使用该函数之前：pso_option.popcmax=10000； ……

（3）参数详解

pso_option =struct('c1',1.5,'c2',1.7,'maxgen',200,'sizepop',20, ...'k',0.6,'wV',1,'wP',1,'v',5,...'popcmax',10^2,'popcmin',10^(-1),'popgmax',10^3,'popgmin',10^(-2));1. % c1:初始为1.5,pso参数局部搜索能力2. % c2:初始为1.7,pso参数全局搜索能力3. % maxgen:初始为200,最大进化数量4. % sizepop:初始为20,种群最大数量5. % k:初始为0.6(k belongs to [0.1,1.0]),速率和x的关系(V = kX)6. % wV:初始为1(wV best belongs to [0.8,1.2]),速率更新公式中速度前面的弹性系数7. % wP:初始为1,种群更新公式中速度前面的弹性系数8. % v:初始为3,SVM Cross Validation参数9. % popcmax:初始为100,SVM参数c的变化的最大值.10.% popcmin:初始为0.1,SVM参数c的变化的最小值.11.% popgmax:初始为1000,SVM参数g的变化的最大值.12. % popgmin:初始为0.01,SVM参数c的变化的最小值.

4、辅助函数

ClassResult.m函数，方便给出各种分类准确率，以及给出判别函数的权值w、偏置b、支持向量在原始训练集中的位置索引以及alpha系数。

格式：

 CR = ClassResult(label, data, model,type)% type 1：输入的data为训练集%      2：输入的data为测试集%当输入的data为训练集时，需要事先在外部将标签转换为1，-1

出现的问题及解决措施：20170626更新

运行问题：

>> model = svmtrain(output_train,inputtrain','-s 0 -t 2 -c bestc -g bestg');
Error: C <= 0

解决方法：

1、分开运行，将SVMcgForClass得到的值直接写在svmtrain中。

[bestCVaccuracy,bestc,bestg] = SVMcgForClass(output_train,inputtrain',10,15,-8,8,5);
model = svmtrain(output_train,inputtrain','-s 0 -t 2 -c 16384 -g 0.5743');

注意：改变c和g的范围，可以影响最终分类准确率。

此法比较“笨”。

2、

%grid search 参数优化
[bestCVaccuracy,bestc,bestg] = SVMcgForClass(output_train,inputtrain',0,7,-8,8,5);

cmd = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg),'-s 0 -t 2'];
model = svmtrain(output_train,inputtrain',cmd)

即在中间加一步格式的转换。

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