English:
libsvm_options:
-s svm_type : set type of SVM (default 0)
0 -- C-SVC
1 -- nu-SVC
2 -- one-class SVM
3 -- epsilon-SVR
4 -- nu-SVR
-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)
0 -- linear: u'*v
1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree
2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)
3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)
4 -- precomputed kernel (kernel values in training_instance_matrix)
-d degree : set degree in kernel function (default 3)
-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/k)
-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)
-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)
-n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)
-p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1)
-m cachesize : set cache memory size in MB (default 100)
-e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001)
-h shrinking: whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1)
-b probability_estimates: whether to train a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)
-wi weight: set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default 1)
-v n: n-fold cross validation mode
==========================================================
Chinese:
Options:可用的选项即表示的涵义如下
-s svm类型:SVM设置类型(默认0)
0 -- C-SVC
1 --v-SVC
2 – 一类SVM
3 -- e -SVR
4 -- v-SVR
-t 核函数类型:核函数设置类型(默认2)
0 – 线性:u'v
1 – 多项式:(r*u'v + coef0)^degree
2 – RBF函数:exp(-r|u-v|^2)
3 –sigmoid:tanh(r*u'v + coef0)
-d degree:核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)
-g r(gama):核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k)
-r coef0:核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
-c cost:设置C-SVC,e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)
-n nu:设置v-SVC,一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5)
-p p:设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1)
-m cachesize:设置cache内存大小,以MB为单位(默认40)
-e eps:设置允许的终止判据(默认0.001)
-h shrinking:是否使用启发式,0或1(默认1)
-wi weight:设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)(默认1)
-v n: n-fold交互检验模式,n为fold的个数,必须大于等于2
其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部分并计算交互检验准确度和均方根误差。以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合,如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响,程序不会接受该参数;如果应有的参数设置不正确,参数将采用默认值。
粒子群算法(PSO)优化支持向量机的数据回归预测,PSO-SVM回归预测,多变量输入模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE
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更新于2023-09-21
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粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)与支持向量机(Support Vector Machine, SVM)结合用于数据回归预测是一种常见的机器学习策略。在这种方法中,PSO被用来优化SVM的参数,以提高预测模型的性能。PSO-SVM回归预测模型特别适合处理多变量输入的问题,它能够通过全局搜索能力找到最优的超参数,从而提升模型的泛化能力。
PSO是一种基于群体智能的优化算法,模拟了鸟群寻找食物的过程。在算法中,每个粒子代表一个可能的解决方案,它们在解空间中移动并更新其速度和位置,通过比较自身最佳位置(个人极值)和群体最佳位置(全局极值)来优化问题。这种优化过程有助于找到SVM中的最佳参数,如惩罚因子C和核函数参数γ。
支持向量机是一种监督学习模型,尤其擅长于分类和回归任务。在回归问题中,SVM尝试找到一个超平面,使得训练数据尽可能接近但不越过这个超平面,同时最小化误分类。SVM通过构造软间隔最大化问题,引入惩罚项C来控制误分类的程度。对于非线性问题,SVM可以使用核函数(如高斯核、多项式核等)将数据映射到高维空间,实现非线性决策边界。
评价模型性能时,通常会用到以下几种指标:
1. R²(决定系数):R²值越接近1,表示模型对数据的拟合程度越高,预测效果越好。
2. MAE(平均绝对误差):计算模型预测值与实际值之间的平均绝对差,数值越小,表示误差越小。
3. MSE(均方误差):计算模型预测值与实际值之间的平方差的平均值,同样,数值越小,模型的预测精度越高。
4. RMSE(均方根误差):是MSE的平方根,更直观地反映了误差的大小。
5. MAPE(平均绝对百分比误差):以百分比形式衡量预测误差,适用于目标变量具有不同尺度的情况。
在提供的压缩包文件中,`PSO.m`很可能是实现PSO算法的核心代码,`main.m`应该是整个流程的主程序,`getObjValue.m`可能用于计算模型的适应度值,`initialization.m`负责初始化粒子群,`svmtrain.mexw64`和`svmpredict.mexw64`是SVM的训练和预测函数,可能基于libsvm库。`libsvm 参数说明.txt`提供了SVM参数的详细说明,而`data.xlsx`包含了用于训练和测试的样本数据。
理解并掌握PSO-SVM回归预测模型的原理和实现,不仅可以帮助我们构建高效的数据预测模型,还能够应用于各种实际问题,例如金融市场预测、工程参数优化、能源消耗预测等。同时,通过对代码的学习和调整,可以适应不同的数据集,提高模型的适应性和预测准确率。
智能算法及其模型预测
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