svmtrain 在训练后返回单一浮点值而不是结构体

我在 MATLAB 中使用 LIBSVM SVR 进行预测。svmtrain 的输出应该是一个模型,在这种情况下应该是一个结构体。但有时候它只返回一个单一的值。有人能告诉我这是什么意思吗?下面是一个它返回单一输出值(7.586428304542136e-05)的数据示例

输入 X 训练实例矩阵是[0.416804048175116;0.725969684480469;0.727160324220360;0.566114850941063;0.718127490039841;0.646792141777717;0.642830974950772;0.748591839538398;0.639923066355269;0.368491551037230],对应的输出 Y 训练实例矩阵是[0.034441805225653;0.030878859857482;0.032066508313539;0.030878859857482;0.030878859857482;0.030878859857482;0.034441805225653;0.023752969121140;0.032066508313539;0.054631828978622]SVM 代码:model = svmtrain(Y,X,['-s 3 -t 2 -c 1 -p 0.001 -g 1 -v 5']);

c 和 g 的值在 2.^[-6:6] 范围内变化。


回答:

来自 libsvm/matlab 的 README:

如果指定了 ‘-v’ 选项,将进行交叉验证,返回的模型只是一个标量:对于分类是交叉验证准确率,对于回归是均方误差。

这是我所知道的唯一一种 libsvm 在训练时应该返回标量的情况。

从你的帖子来看:

model = svmtrain(Y,X,['-s 3 -t 2 -c 1 -p 0.001 -g 1 -v 5']);

末尾的 -v 5 导致它进行交叉验证,然后模型就是一个标量(均方误差),如上面的 README 中所述。

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