使用libsvm與sequentialfs選擇特性

我想使用matlab工具箱來做特性選擇。在那裏有一個很好的功能叫做順序功能塊，可以很好地工作。但是，我無法將其與LibSVM功能集成以執行功能選擇。它與KnnClassify一起工作正常，有人可以幫助我。這裏是KnnClassify代碼：使用libsvm與sequentialfs選擇特性

FUN1 = @（XT，YT，XT，YT）...

(sum((yt ~= knnclassify(Xt,XT,yT,5))));

[FS，歷史] = sequentialfs（FUN1，數據，標籤， 'CV' ，C， '選項'，選擇採用， '方向'， '前'）;

來源

2012-05-06 Mohamad Ibrahim

您需要包裝libsvm函數以在特定功能集上訓練和測試SVM。我建議在單獨的.m文件中寫入東西（儘管我認爲它可以用匿名函數進行）。喜歡的東西：

function err = svmwrapper(xTrain, yTrain, xTest, yTest) 
    model = svmtrain(yTrain, xTrain, <svm parameters>); 
    err = sum(svmpredict(yTest, xTest, model) ~= yTest); 
end

，然後你可以調用sequentialfs有：

[fs history] = sequentialfs(@svmwrapper, ...);

（您可能需要檢查的參數的順序，以svmtrain，我永遠記得這反過來他們應該是）。

思想是svmwrapper將訓練一個SVM並在測試集上返回它的錯誤。

匿名相當於是：

svmwrapper = @(xTrain, yTrain, xTest, yTest)sum(svmpredict(yTest, xTest, svmtrain(yTrain, xTrain, <svm parameters>) ~= yTest);

看起來並不很漂亮。

來源

2012-05-06 11:49:56 Richante

感謝的人，這是一個很大的幫助。這是我寫的： svmwrapper = @（TrainLbl，TrainData，TestLbl，TestData）sum（svmpredict（TestLbl，TestData，svmtrain（TrainLbl，TrainData，'-t 2 -c 8'）〜= yTest））; [fs，history] = sequentialfs（svmwrapper，train_label，train_data_w，test_label，test_data_w，'options'，opts，'direction'，'forward'）; –

我得到這個錯誤：使用sequentialfs錯誤（196行）數據參數X，Y，...必須有相同的行數。 –

我不知道，如果這個問題仍然是開放的，但我得到了使用以下處理功能工作：

％的輸入的順序爲svmpredict和svmtrain去了LIBSVM需要輸入作爲
重要％ytrain，xtrain但sequentialfs發送數據xtrain，ytrain，XTEST，ytest

svfun = @(xtrain,ytrain,xtest,ytest)sum(svmpredict(ytest,xtest,svmtrain(ytrain,xtrain,<svm options>)) ~= ytest); 

[fs history] = sequentialfs(svfun,x,y)

來源

2014-04-16 11:56:33 Atesh

使用libsvm與sequ​​entialfs選擇特性

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