Matlab的libsvm 中训练参数怎么输出

Matlab的libsvm 中训练参数怎么输出

c语言版本的也记录在 model 里面.其中model 是一个结构体,其定义如下.

struct svm_model
{
struct svm_parameter param; // parameter
int nr_class; // number of classes, = 2 in regression/one class svm
int l; // total #SV
struct svm_node **SV; // SVs (SV[l])
double **sv_coef; // coefficients for SVs in decision functions (sv_coef[k-1][l])
double *rho; // constants in decision functions (rho[k*(k-1)/2])
double *probA; // pariwise probability information
double *probB;

// for classification only

int *label; // label of each class (label[k])
int *nSV; // number of SVs for each class (nSV[k])
// nSV[0] + nSV[1] + ... + nSV[k-1] = l
// XXX
int free_sv; // 1 if svm_model is created by svm_load_model
// 0 if svm_model is created by svm_train
};

里面的sv_coef就是指向 拉格朗日参数(可能乘了1或者-1)的指针的指针
=============
其实用Matlab版本的更方便

您好，很高兴为您解答。 a(1)=0; for i=2:220   a(i)=0.6*a(i-1)+randn; end train_t = 1:200; train = a(train_t); train_t = train_t'; train = train'; test_t = 1:203; test=a(test_t); test_t = test_t'; test = test'; [bestmse,bestc,bestg] = svmcgforregress(train,train_t,-3,11,-7,1,3,0.5,0.5,0.1); cmd = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg),' -p 0.01 -s 3']; model = svmtrain(train,train_t,cmd); [trainpre,trainmse] = svmpredict(train,train_t,model); figure; hold on; plot(train); plot(trainpre,'r'); title('原来的训练数据的拟合1-200'); legend('原来的训练数据','训练数据预测拟合数据'); hold off [testpre,testmse] = svmpredict(test,test_t,model); figure; hold on; plot(test); plot(testpre,'r'); title('测试数据的预测1-203'); legend('测试数据','测试数据预测拟合数据'); hold off 如若满意，请点击右侧【采纳答案】，如若还有问题，请点击【追问】 希望我的回答对您有所帮助，望采纳！                                                                                                                             ~ o(∩_∩)o~