http://www.matlabsky.com/thread-12390-1-1.html
烈建议您看这个之前先好好看看这个:
如何使用 libsvm 进行分类
http://www.matlabsky.com/thread-12379-1-1.html
这里将这个帖子记为(帖子*)
其实我个人感觉分类和回归本质一样的,分类搞清楚了的话,回归也就应该会的了。但有好
多朋友对于使用 libsvm 进行分类会了,但使用 libsvm 进行回归就行不明白,我也搞不懂,
道理都一样的啊,我最开始接触 libsvm 的时候就是弄明白分类然后回归自然而然就明白了
的啊!
好吧,不管了,还是在这里把使用 libsvm 进行回归预测也说说吧~。
回归和分类本质都是一样,就是有一个输入(属性矩阵或者自变量)然后有输出(分类是
分类标签,回归是因变量),也就是相当于一个函数:
Y = f(x)利用训练集合已知的 x,y 来建立回归模型 model,然后用这
个 model 去预测。
这里面的 x 就相当于帖子*中的那个属性矩阵 data,y 相当于帖子*中的 label,这样理解就
很简单了。我们看下面一个简单的利用 libsvm 进行回归的例子:
1. %% HowToRegressUsingLibsvm
2. % by faruto @ faruto's Studio~
3. % http://blog.sina.com.cn/faruto
4. % Email:faruto@163.com
5. % http://www.matlabsky.com
6. % http://www.mfun.la
7. % http://video.ourmatlab.com
8. % last modified by 2010.12.28
9. %% a litte clean work
10. tic;
11. close all;
12. clear;
13. clc;
14. format compact;
15. %%
16.
17. % 生成待回归的数据
18. x = (-1:0.1:1)';
19. y = -x.^2;
20.
21. % 建模回归模型
22. model = svmtrain(y,x,'-s 3 -t 2 -c 2.2 -g 2.8 -p 0.01');
23.
24. % 利用建立的模型看其在训练集合上的回归效果
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