Verwendung von SVM in Matlab zur Vorhersage der Datenklassifizierung

Der Beispielcode für die Vorhersage der Datenklassifizierung mithilfe der Support Vector Machine (SVM) in MATLAB lautet wie folgt:

% 准备数据集，假设有一个矩阵X用于存储特征，一个向量Y用于存储标签
% X的每一行是一个样本的特征向量，Y的每个元素对应X对应样本的标签

% 假设特征矩阵X为 1000x3 的数据，标签向量Y为 1000x1 的数据
X = rand(1000, 3);
Y = randi([0, 1], 1000, 1);

% 拆分数据集为训练集和测试集，这里按照 70% 的比例划分数据
trainRatio = 0.7;
[trainInd, ~, testInd] = dividerand(size(X, 1), trainRatio, 0, 1);
XTrain = X(trainInd, :);
YTrain = Y(trainInd, :);
XTest = X(testInd, :);
YTest = Y(testInd, :);

% 建立支持向量机(SVM)模型并设置参数
svmModel = fitcsvm(XTrain, YTrain, 'KernelFunction', 'linear');

% 使用模型进行预测
YTestPredicted = predict(svmModel, XTest);

% 评估模型性能
accuracy = sum(YTestPredicted == YTest) / length(YTest);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

% 可以根据需要进行模型调参和优化，例如选择其他核函数、调整参数C等

Der Beispielcode geht davon aus, dass Sie bereits über die Merkmalsmatrix X und den entsprechenden Beschriftungsvektor Y verfügen. Zunächst wird der Datensatz in Trainings- und Testsätze unterteilt. Verwenden Sie dann fitcsvmdie Funktion, um ein SVM-Modell (Support Vector Machine) zu erstellen und zugehörige Parameter wie Kernelfunktionen festzulegen. Als nächstes verwenden Sie das trainierte Modell, um Vorhersagen für den Testsatz zu treffen und die Vorhersagegenauigkeit als Indikator für die Leistungsbewertung zu berechnen.

Je nach Datensatz und Problem können Sie die Modellparameter nach Bedarf anpassen und optimieren, z. B. verschiedene Kernelfunktionen ausprobieren, den Regularisierungsparameter C anpassen usw., um die Modellleistung und Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.