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mAtlAB中SVM回归问题

构建你想要预测的时间段的向量,比如time=5000:1:7000. tsy=ones(length(time),1) [predict,accuracy] = svmpredict(tsy,time,model); predict = mapminmax('reverse',predict,ps);

riverdata=[8.07 48.8 0.27 0.0191 3.0;2.70 200.0 1.55 0.074 1500.0;2.35 70 0.43 0.10 110; 3.84 72 0.76 0.13 260;0.85 47.0 0.32 0.067 14.0;2.10 60.0 0.94 0.104 54.0; 2.1 53 0.83 0.107 47;0.4 19 0.16 0.116 9.9;0.85 34 0.15 0.055 9...

你这个是SVR吧,训练效果好说明不了什么,很可能是过拟合了,overfit。训练时C很大e很小时,很大可能都能找出训练效果特别好的模型。这个输出是常数基本这个模型没有意义,如果是两类分类就是50%概率在猜。 建议你预处理下特征,gridsearch下C和...

)提出了独立同分布应力串联、并联系统,独立同分布抗力串联、并联系统可靠性分析的当量指数方法 研究了跳跃度独立同分布的阶梯过程模型,给出两个独立的阶梯过程之和的单位时间平均跳跃次数和跳跃度分布函数的计算式,给出阶梯过程上确界的分布函数...

预测结果为-1,那么说明预测错误(前提是你的svmpredict第一个参数为正确的测试样本集,即带标签的测试集)

回复 FRUY 的帖子LSSVM工具箱里自带了一个用户指南说明 不过是英文版的 看那个就差不多了

测试数据要跟训练数据格式一样啊,一般是行代表样本个数,列代表变量个数即n*m表示n个样本m个向量

训练样本标签和训练样本数不一致,你可以看一下label的个数和data的个数,而且svm适用于两维变量,所以你的data的维数需要改变一下。

下载Libsvm、Python和Gnuplot。我用的版本分别是:Libsvm(2.8.1),Python(2.4),Gnuplot(3.7.3)。注意:Gnuplot一定要用3.7.3版,3.7.1版的有bug. 修改训练和测试数据的格式(可以自己用perl编个小程序): 目标值 第一维特征编号

A.设置path File->set path ->add with subfolders->加入libsvm-3.11文件夹的路径 B. 在matlab中编译 目的:将libsvm-3.11\matlab 中 libsvmwrite.c 等 C++文件编译成 libsvmread.mexw32 等matlab文件,这样就可以在command window中被直接调用...

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