計算使用LIBSVM和MATLAB

我想了解如何使用MATLAB和LIBSVM的MATLAB綁定來計算經驗風險實證風險。我將Y結果（1,100）標記爲-1或+1，並且X（100,10）給出10D觀察值。然後我打電話svmtrain得到我的模型。實證風險由以下公式計算：根據我從svmtrain收到我如何獲得F（XI，阿爾法）值計算使用LIBSVM和MATLAB

？

這是我到目前爲止有：

params = sprintf('-s 0 -t 0 -c %d', C); 
%X1 and Y1 are values I generate 
m1 = svmtrain(Y1, X1, params); 
y = diag(Y1(m1.sv_indices)); 
x = X1(m1.sv_indices, :); 
alpha = m1.sv_coef; 
w = alpha'*y*x;

來源

2015-09-04 user985030

就像一張紙條：'fitcecoc'，'templateSVM'和'predict'是較新版本的SVM在MATLAB。 – Adriaan

訓練樣本中'alpha'的值是多少？ – Isaac

它爲什麼重要？但他們是67.9780 84.2423 100.0000 100.0000 98.8217 100.0000 -100.0000 -100.0000 -22.6435 -100.0000 -100.0000 -87.2030 -41.1956 – user985030

的經驗風險就是錯誤分類的訓練數據點的比例。 yi是實際的標籤，f（xi，alpha）是xi的預測標籤，基於帶支持向量alpha的訓練SVM。該公式假定標籤是+1或-1。

來源

2015-09-07 00:21:39

計算使用LIBSVM和MATLAB

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