选取SVM中参数c和g的最佳值
SVM分类核函数及参数选择比较_奉国和
coef ) 。
2 参数选取方法
SVM 的参数选择问题，其实质就是一个优化问题。目前 SVM 参数选取方法主要有：经验选择法、实验试凑法、梯度下 降法、交叉验证法、Bayesian 法等。同时随着遗传算法、粒子群 优化、人工免疫等智能优化方法的成功，陆续有学者采用这些 方法来优化选择 SVM 参数。近几年，进化计算领域兴起了一 类新型优化算法，即分布估计算法，并迅速成为进化计算领域
（1）Polynomial 核函数：K(xxi) =[γ*(x·xi) + coef ]d ，其中 d 为多项式的阶，coef 为偏置系数。
（2）RBF 核函数：K(xxi) = exp(-γ* x - xi 2) ，其中 γ 为核
函数的宽度。 （3）Sigmoid核函数（两层神经网络）：K(xxi) = tanh(γ(x·xi) +
1 支持向量机原理
支持向量机是基于结构风险最小化原理（Structural Risk
Mininization，SRM），为了控制泛化能力，需要控制两个因素， 即经验风险和置信范围值。传统的神经网络是基于经验风险 最小化原则，以训练误差最小化为优化目标，而支持向量机以 训练误差作为优化问题的约束条件，以置信范围最小化为优 化目标。它最终化为解决一个线性约束的凸二次规划（QP）求解 问题，所以支持向量机的解具有唯一性，也是全局最优的 。 [3-4] 应用核函数技术，将输入空间中的非线性问题，通过函数映射 到高维特征空间中，在高维空间中构造线性判别函数，常用的 核函数有如下三种。
svm参数
svm参数
SVM（支持向量机）参数是指在支持向量机算法中定义的超参数。
支持向量机是一种机器学习算法，用于分类和回归问题。
它通过将数据表示为N维空间中的点，然后找到最佳决策边界来将不同类型的点分开。
SVM参数包括：核函数、惩罚系数、正则化参数和精度等。
其中，核函数是一种对应点之间的映射，它在支持向量机算法中用于通过改变原始特征空间来提高模型性能。
核函数常见的类型有：线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等。
核函数可以帮助支持向量机算法针对复杂的决策边界进行训练，从而提高模型的性能。
惩罚系数（C）是一种用于控制SVM算法的参数，用于控制算法的复杂度和正则化。
C参数越大，则SVM算法的复杂度越大。
惩罚系数用于控制SVM算法的方差，即模型的准确度和泛化能力之间的平衡。
正则化参数是一种用于控制SVM算法的参数，用于避免过拟合，从而使模型性能更高。
正则化参数越大，则模型更偏向于保守，从而更少受到过拟合的影响。
精度（epsilon）是SVM算法中的另一个参数，用于控制模型的精度。
精度越大，则模型性能越好，但是会增加训练时间。
总之，SVM参数是支持向量机算法中的一组重要参数，它们可以帮助控制模型的复杂度、正则化和精度，从而提高模型的性能。
envi svm 参数
envi svm 参数在ENVI中，SVM参数设置主要包括以下几个方面：1.核函数（Kernel）：SVM通过核函数将输入数据从低维空间映射到高维空间，以便更好地进行线性或非线性分类。
常见的核函数有线性核函数、多项式核函数和径向基函数（RBF）等。
不同的核函数对应不同的特征映射方式，因此选择合适的核函数对分类结果至关重要。
2.C值：C值是SVM中一个重要的正则化参数，控制了错误样本对模型损失函数的惩罚程度。
较小的C值会使得模型更容忍误分类样本，并生成更大的决策边界；较大的C值则会强制模型更加关注每个样本的分类准确性。
根据具体问题的复杂程度和数据噪声情况，需要适当调整C值以平衡分类错误和过拟合之间的关系。
3.Gamma值：这个参数控制了样本错误与分类刚性延伸之间的平衡，默认值是100。
4.Pyramid Levels：设置分级处理等级，用于SVM训练和分类处理过程。
此外，在SVM参数设置面板中，还有以下选项：Kernel Type：下拉列表里选项有Linear，Polynomial，Radial Basis Function，以及Sigmoid。
如果选择Polynomial，还需要设置一个核心多项式的次数用于SVM。
如果选择Polynomial、Radial Basis Function、Sigmoid，需要设置Gamma in Kernel Function参数。
Support Vector Regression（SVR）：支持向量回归，用于构建回归模型。
One-Class SVM（OCSVM）：用于进行异常检测和一分类问题。
在使用这些参数时，可能需要根据具体的数据和问题来调整和优化参数设置，以获得最佳的分类效果。
支持向量机回归的参数选择方法
支持向量机回归的参数选择方法支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种非常强大且广泛应用于机器学习领域的算法。
它不仅适用于分类问题，还可以用于回归任务。
本文将深入探讨支持向量机回归的参数选择方法，并分析其优势和应用场景。
SVM回归的目标是通过拟合一个最优的超平面来预测连续变量的输出。
与分类任务不同的是，SVM回归关注的是给定输入样本点的输出数值。
在SVM回归中，参数选择方法对模型性能的影响非常重要。
我们来讨论SVM回归的核函数选择。
核函数是SVM中的一个关键概念，它可以将输入样本从原始特征空间映射到高维特征空间。
常见的核函数包括线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等。
针对回归任务，一般常用的是高斯核函数，它能更好地处理非线性关系。
接下来，我们讨论SVM回归的惩罚参数C选择。
惩罚参数C控制着模型对误差的容忍程度，其值的选择对模型的求解和泛化能力都会产生较大影响。
当C的值较小时，模型会容忍更多的误差，从而产生较宽泛的超平面；相反，当C的值较大时，模型会更严格地拟合训练样本，但可能会导致过拟合现象。
在参数选择过程中，需要权衡模型的拟合能力和泛化能力。
另外，核函数的超参数γ也是SVM回归中需要选择的重要参数。
γ决定了高斯核函数的带宽，即决定了样本点对决策边界的影响程度。
当γ较大时，样本点之间的距离对决策边界的影响减小，决策边界可能变得更加平滑；相反，当γ较小时，样本点之间的距离对决策边界的影响增大，决策边界可能更加对训练样本敏感。
在选择参数C和γ时，通常使用交叉验证的方法来评估模型的性能。
交叉验证将数据集划分为训练集和验证集，在不同的参数组合下训练模型，并在验证集上计算模型的性能指标，如均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）。
根据验证集上的性能表现，选择使MSE最小的参数组合作为最终的模型参数。
支持向量机回归的参数选择方法涉及到核函数选择、惩罚参数C的确定和高斯核函数的超参数γ的选择。
基于SVM的股票指数预测
基于SVM的股票指数预测邹存利;张蕾;王玥;丛琳【摘要】随着中国经济的飞速发展,越来越多的人加入到股市这个大家庭中来。
由于股票市场具有高噪声、不确定等特性,使得股票的价格预测极为困难。
而较为准确的预测股票价格,有利于人们的投资。
本文选用国泰君安大智慧软件中2007年1月4日至2017年12月29日的沪深300指数中2676个交易日数据作为原始分析数据,通过建立支持向量机模型和ARMA模型进行分析并做出短期预测。
实验结果:采用支持向量机模型的预测数据与实际数据的拟合度较高,相对误差控制在4%左右;说明支持向量机模型可以对股票市场做出更准确的价格预测,可以为沪深股票市场股票价格走势的研究提供一些借鉴。
【期刊名称】《计算机科学与应用》【年(卷),期】2018(008)004【总页数】8页(P421-428)【关键词】沪深300指数;支持向量机;ARMA模型;股票预测;数据归一化【作者】邹存利;张蕾;王玥;丛琳【作者单位】[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;【正文语种】中文【中图分类】F21.引言股票市场瞬息万变，风险很高，而对股票指数的预测可以为我们从整体上把握股市的变动提供有效的信息。
沪深300指数是沪深证交所联合发布，以流动性和规模作为两大选样的根本标准，是一个能反映A股市场价格整体走势的指标。
所以对于沪深指数的预测具有十分重要的意义。
基于支持向量机的优良性能，考虑将其应用于股市指数的预测[5]。
支持向量机于1995年由Cortes和Vapnik等人正式发表，由于其在文本分类任务中显示出卓越性能，很快成为机器学习的主流技术，并直接掀起了“统计学习”在2000年前后的高潮。
Vapnik等人从六、七十年代开始致力于此方面研究，直到九十年代才使抽象的理论转化为通用的学习算法，其中核技巧才真正成为机器学习的通用基本技术。
基于SVM算法的局部放电模式识别
基于SVM算法的局部放电模式识别气体绝缘组合电器（Gas Insulated Switchgear）局部放电检测对于保证其安全可靠运行具有重要的意义。
为了对变压器故障进行有效诊断，试验设计了4种典型缺陷模型。
用超声波法提取局部放电信号，得到局放分布图谱，获得了局放特征参数。
根据所提取的特征参数的特点，通过支持向量机（SVM）分类算法对典型缺陷信号进行了模式识别。
标签：超声波法；特征参数；SVM算法；模式识别引言变压器作为电力系统中重要的电力设备，是输电网中重要的组成部分，及时的发现其内部故障，对于电网的安全供电，减少经济损失是至关重要的。
以前，主要是通过检测绝缘电阻、局部放电等来进行变压器内部的故障诊断情况，这种方法具有局限性，会受到周围环境的影响。
超声波法是一种较好的故障检测方法，能够及时准确的对变压器内部的故障进行监测。
用超声波法对变压器缺陷故障引起的局部放电进行检测，得到的信号图谱中含有丰富的局放信息，可以从中提取能充分反映局放信号特征的偏斜度Sk、陡峭度Ku、局部峰点数Pe、互相关系数Cc和放电量Q等特征参数。
对统计特征参数进行分析，能够较好的进行典型绝缘缺陷故障的诊断。
基于此，本文通过对变压器内部设置典型绝缘缺陷模型，对其故障进行局放试验，提取出能反映典型缺陷局放信号的特征参数。
用SVM算法对典型绝缘缺陷局放信号进行分类，结果表明：SVM分类算法对于GIS内典型缺陷类型具有较高的识别率。
1 SVM算法的原理1.1 分类器设计SVM是Vapnik提出的一种建立在统计学习基础上的非线性数据处理方法，其基于“结构风险最小化原理”的独特决策规则能较好的克服传统分类算法“维数灾”和“过拟合”等问题，并且具有很强的泛化能力，在处理二分类和多分类模式识别问题上有着优异表现，因而备受研究人员青睐，目前已开发出LIBSVM、LS-SVMLAB、OSU SVM等诸多软件包。
然而，SVM模型参数的选取没有既定的标准，需要很强的经验与技巧。
svm参数范围
svm参数范围支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习中常用的分类算法。
在使用SVM进行分类时，需要选择合适的参数。
本文将介绍SVM的参数范围，并解释其对分类结果的影响。
1. 核函数（Kernel Function）：SVM通过核函数将数据从原始空间映射到一个高维特征空间，从而更容易进行分类。
常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等。
线性核函数适用于线性可分的数据，多项式核函数可以处理非线性数据，而高斯核函数可以处理任意类型的数据。
选择合适的核函数是SVM分类的关键之一。
2. 惩罚参数C（Penalty Parameter C）：C控制着分类器对误分类样本的惩罚程度。
C越大，分类器对误分类样本的惩罚越重，容忍度越小，可能导致过拟合；C越小，分类器对误分类样本的惩罚越轻，容忍度越大，可能导致欠拟合。
因此，需要根据实际情况选择合适的C值，以达到较好的分类效果。
3. 松弛变量（Slack Variable）：松弛变量允许在分类边界上存在一定的错误。
通过引入松弛变量，可以处理线性不可分的数据。
松弛变量的数量通过参数ε进行控制，ε越大，容忍度越大，允许更多的误分类样本；ε越小，容忍度越小，要求更少的误分类样本。
选择合适的松弛变量参数ε可以平衡分类精度和容忍度。
4. 核函数参数：对于使用核函数的SVM，还需要选择相应的核函数参数。
例如，多项式核函数需要选择多项式的阶数和常数项，高斯核函数需要选择核函数的带宽。
选择合适的核函数参数可以更好地适应数据的特点，提高分类器的性能。
5. 类别权重参数（Class Weight）：在数据不平衡的情况下，某些类别样本的数量可能远远大于其他类别。
类别权重参数可以用来调整不同类别样本的重要性，从而更好地处理不平衡数据。
选择合适的类别权重参数可以提高对少数类别的分类准确率。
在选择SVM的参数时，可以通过网格搜索（Grid Search）等方法来寻找最优参数组合。
libsvm参数说明
libsvm参数说明摘要：1.介绍libsvm2.libsvm 的参数说明3.使用libsvm 的注意事项4.结束语正文：1.介绍libsvmLIBSVM（Library for Support Vector Machines）是一个开源的支持向量机（SVM）算法库，它可以帮助我们解决分类和回归问题。
SVM 算法是一种非常强大的机器学习算法，它可以在各种领域中得到广泛的应用，例如人脸检测、车牌识别等。
2.libsvm 的参数说明在使用libsvm 时，我们需要了解它的一些参数，以便更好地利用这个工具。
以下是一些常见的libsvm 参数及其说明：- -s：表示是否进行核函数的平滑处理。
默认值为1，表示不进行平滑处理。
- -t：表示是否启用时间限制。
默认值为0，表示不限制运行时间。
- -n：表示SVM 的核函数类型。
默认值为3，表示使用径向基函数（rbf）。
- -c：表示SVM 的成本参数C。
默认值为1.0，表示使用线性核函数。
- -g：表示SVM 的梯度裁剪参数。
默认值为0.1，表示启用梯度裁剪。
- -b：表示是否在输出结果中包含预测样本的类别。
默认值为0，表示不输出。
3.使用libsvm 的注意事项在使用libsvm 时，我们需要注意以下几点：- 安装libsvm 时，需要添加环境变量，以便正确地调用该库。
- 在使用libsvm 前，需要对数据进行预处理，例如缩放、归一化等。
- 选择合适的核函数和参数C 是提高SVM 算法性能的关键。
- 在训练模型时，可以采用交叉验证等方法来避免过拟合。
4.结束语总之，libsvm 是一个功能强大的支持向量机库，它可以帮助我们解决各种分类和回归问题。
在使用libsvm 时，我们需要了解其参数的含义，并根据实际需求进行相应的设置。
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写了个程序来选取SVM中参数c和g的最佳值.[写这个的目的是方便大家用这个小程序直接来寻找c和g的最佳值,不用再另外编写东西了.]其实原本libsvm C语言版本中有相应的子程序可以找到最佳的c和g,需装载python语言然后用py 那个画图就可以找到最佳的c和g,我写了个matlab版本的.算是弥补了libsvm在matlab版本下的空缺.测试数据还是我视频里的wine data.寻找最佳c和g的思想仍然是让c和g在一定的范围里跑(比如 c = 2^(-5),2^(-4),...,2^(5),g = 2^(-5),2^(-4),...,2^(5)),然后用cross validation的想法找到是的准确率最高的c和g,在这里我做了一点修改(纯粹是个人的一点小经验和想法),我改进的是: 因为会有不同的c和g都对应最高的的准确率,我把具有最小c的那组c和g认为是最佳的c和g,因为惩罚参数不能设置太高,很高的惩罚参数能使得validation数据的准确率提高,但过高的惩罚参数c会造成过学习状态,反正从我用SVM到现在,往往都是惩罚参数c过高会导致最终测试集合的准确率并不是很理想..在使用这个程序时也有小技巧,可以先大范围粗糙的找比较理想的c和g,然后再细范围找更加理想的c和g.比如首先让c = 2^(-5),2^(-4),...,2^(5),g = 2^(-5),2^(-4),...,2^(5)在这个范围找比较理想的c和g,如图:======此时bestc = 0.5,bestg=1,bestacc = 98.8764[cross validation 的准确率]最终测试集合的准确率Accuracy = 96.6292% (86/89) (classification)======此时看到可以把c和g的范围缩小.还有步进的大小也可以缩小(程序里都有参数可以自己调节,也有默认值可不调节).让c = 2^(-2),2^(-1.5),...,2^(4),g = 2^(-4),2^(-3.5),...,2^(4)在这个范围找比较理想的c 和g,如图:=============此时bestc = 0.3536,bestg=0.7017,bestacc = 98.8764[cross validation 的准确率]最终测试集合的准确率Accuracy = 96.6292% (86/89) (classification)===================上面第二个的测试的代码:1.load wine_SVM;2.3.train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)];4.train_wine_labels =[wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)];5.6.test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)];7.test_wine_labels =[wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178)];8.9.[train_wine,pstrain] = mapminmax(train_wine');10.pstrain.ymin = 0;11.pstrain.ymax = 1;12.[train_wine,pstrain] = mapminmax(train_wine,pstrain);13.14.[test_wine,pstest] = mapminmax(test_wine');15.pstest.ymin = 0;16.pstest.ymax = 1;17.[test_wine,pstest] = mapminmax(test_wine,pstest);18.19.train_wine = train_wine';20.test_wine = test_wine';21.22.[bestacc,bestc,bestg] =SVMcg(train_wine_labels,train_wine,-2,4,-4,4,3,0.5,0.5,0.9);23.24.cmd = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg)];25.model = svmtrain(train_wine_labels,train_wine,cmd);26.[pre,acc] = svmpredict(test_wine_labels,test_wine,model);复制代码============我写的那个选取SVM中参数c和g的最佳值.的程序的代码 SVMcg.m====================1.function [bestacc,bestc,bestg] =SVMcg(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep)2.%SVMcg cross validation by faruto3.%Email:farutoliyang@ QQ:516667408/faruto BNU4.%last modified 2009.8.235.%Super Moderator @ 6.%% about the parameters of SVMcg7.if nargin < 108. accstep = 1.5;9.end10.if nargin < 811. accstep = 1.5;12. cstep = 1;13. gstep = 1;14.end15.if nargin < 716. accstep = 1.5;17. v = 3;18. cstep = 1;19. gstep = 1;20.end21.if nargin < 622. accstep = 1.5;23. v = 3;24. cstep = 1;25. gstep = 1;26. gmax = 5;27.end28.if nargin < 529. accstep = 1.5;30. v = 3;31. cstep = 1;32. gstep = 1;33. gmax = 5;34. gmin = -5;35.end36.if nargin < 437. accstep = 1.5;38. v = 3;39. cstep = 1;40. gstep = 1;41. gmax = 5;42. gmin = -5;43. cmax = 5;44.end45.if nargin < 346. accstep = 1.5;47. v = 3;48. cstep = 1;49. gstep = 1;50. gmax = 5;51. gmin = -5;52. cmax = 5;53. cmin = -5;54.end55.%% X:c Y:g cg:acc56.[X,Y] = meshgrid(cmin:cstep:cmax,gmin:gstep:gmax);57.[m,n] = size(X);58.cg = zeros(m,n);59.%% record acc with different c & g,and find the bestacc with the smallestc60.bestc = 0;61.bestg = 0;62.bestacc = 0;63.basenum = 2;64.for i = 1:m65. for j = 1:n66. cmd = ['-v ',num2str(v),' -c ',num2str( basenum^X(i,j) ),' -g',num2str( basenum^Y(i,j) )];67. cg(i,j) = svmtrain(train_label, train, cmd);68.69. if cg(i,j) > bestacc70. bestacc = cg(i,j);71. bestc = basenum^X(i,j);72. bestg = basenum^Y(i,j);73. end74. if ( cg(i,j) == bestacc && bestc > basenum^X(i,j) )75. bestacc = cg(i,j);76. bestc = basenum^X(i,j);77. bestg = basenum^Y(i,j);78. end79.80. end81.end82.%% to draw the acc with different c & g83.[C,h] = contour(X,Y,cg,60:accstep:100);84.clabel(C,h,'FontSize',10,'Color','r');85.xlabel('log2c','FontSize',10);86.ylabel('log2g','FontSize',10);87.grid on;88.复制代码这样那个libsvm-matlab工具箱我就有了自己的一个升级版本的了.大家可以把这个SVMcg.m加进去一起用了...libsvm-mat-2.89-3[faruto version].rar(76.46 KB, 下载次数: 1582)里面有SVMcg.m使用说明.如下:[bestacc,bestc,bestg] =SVMcg(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep)train_label:训练集标签.要求与libsvm工具箱中要求一致.train:训练集.要求与libsvm工具箱中要求一致.cmin:惩罚参数c的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即c_min = 2^(cmin).默认为-5cmax:惩罚参数c的变化范围的最大值(取以2为底的对数后),即c_max = 2^(cmax).默认为5gmin:参数g的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即g_min = 2^(gmin).默认为-5 gmax:参数g的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即g_min = 2^(gmax).默认为5 v:cross validation的参数,即给测试集分为几部分进行cross validation.默认为3cstep:参数c步进的大小.默认为1gstep:参数g步进的大小.默认为1accstep:最后显示准确率图时的步进大小. 默认为1.5[上面这些参数大家可以更改以期达到最佳效果,也可不改用默认值]。