libsvmmatlab代码(matlab svm代码)

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本文目录一览：

• 1、Matlab中libsvm回归怎么做时间序列的单步和多步预测
• 2、libsvm怎么用matlab调用
• 3、matlab里用Libsvm得到模型但是无法得到预测精度
• 4、求助关于libsvm的predict方法的具体意义

Matlab中libsvm回归怎么做时间序列的单步和多步预测

你要确定你要做拟合还是分类，从问题中没大看出来，-s的参数选择至关重要，1，2为分类，3，4为拟合。

单步预测即时点序列，其意思是序列中的指标数值不具可加性，序列中每个指标数值的大小与其间隔时间的长短没有直接联系，序列中每个指标数值通常是通过定期的一次登记取得的。

楼主的说法似乎不太对 首先，训练数据的主要区别是什么是测试数据：如果我有一堆计时数据，首先随机分为两堆，一堆训练只用于看模型是好的，然后前者称为训练数据。下面是几个训练数据序列。

用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARIMA模型及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合－ARIMA模型等来进行拟合。

libsvm怎么用matlab调用

1、下载 在LIBSVM的主页上下载最新版本的软件包，并解压到合适目录中。

2、以下两种方法，我已经亲测可用方法1：可以在其他朋友的电脑上进行编译，编译完后直接把libsvmread.mexw6libsvmwrite.mexw6svmpredict.mexw6svmtrain.mexw64复制到你自己的程序中即可运行。

3、一般说来你需要收集样本集和所需要分的组，然后选择一个合适的核函数，然后使用svmtrain来训练支持向量机。训练完毕后使用svmclassify分类。详细信息可以在Matlab command window输入doc SVM查看。

matlab里用Libsvm得到模型但是无法得到预测精度

1、model， libsvm_options）因此，你要么返回一个predicted_label，要么返回三个。

2、但是还有另外一个原因，就是数据的格式不太对。 解析出错了。第三个原因就是python里计算的精度比较高。 而借助了libsvm后数据的精度变低了。你说的准确率应该是算法结果的准确率。

3、出现这种情况的可能原因有以下几个： 数据输入错误：SVM训练需要准备好一定数量的训练样本，而且必须满足一定的数据格式要求。如果数据输入错误，可能会导致索引超出矩阵维度的错误。

4、你要确定你要做拟合还是分类，从问题中没大看出来，-s的参数选择至关重要，1，2为分类，3，4为拟合。

求助关于libsvm的predict方法的具体意义

. “使用svm-train训练完成后，将一行数据作为测试样本，运行svm-predict。

testing_instance_matrix， model， libsvm_options）因此，你要么返回一个predicted_label，要么返回三个。

如果有进行重命名的，以后使用LIBSVM时一律使用libsvmtrain和libsvmpredict这两个名字进行调用。 添加路径为了以后使用的方便，建议把LIBSVM的编译好的文件所在路径（如C：\libsvm-17\matlab）添加到Matlab的搜索路径中。

MATLAB初学者必读这个要修改里面的函数，把输出这些语句的代码去掉~ 可以在svmpredict这个函数里面找到，它是个C++代码。

如： ./svm-predict heart_scale heart_scale.model heart_scale.out Accuracy = 86667% （234/270） （classification）这显的是结果 个具体使的例。

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