MATLAB实现的留一交叉验证LS-SVM超参数优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用留一交叉验证法对最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行超参数自动优化。通过迭代剔除样本训练验证，精准评估参数组合的泛化性能，实现高效模型调优。适用于数据挖掘与模式识别任务。

详 情 说 明

基于留一法最小二乘支持向量机的超参数优化系统

项目介绍

本项目实现一种应用于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的留一交叉验证方法，用于自动确定模型的最优超参数组合。系统通过逐一剔除训练样本进行迭代训练与验证，评估不同超参数配置下的模型泛化性能，最终选择使留一误差最小的超参数。该系统适用于回归与分类任务，支持核函数参数与正则化参数的联合优化。

功能特性

• 自动超参数优化：采用留一交叉验证策略自动搜索最优超参数组合
• 多任务支持：同时支持回归问题（连续值预测）与分类问题（离散标签分类）
• 灵活核函数：支持RBF核、线性核等多种核函数类型
• 联合参数优化：实现核函数参数与正则化参数的同步优化
• 可视化分析：提供超参数搜索平面的误差热力图和留一法迭代过程的误差变化曲线
• 性能评估：输出详细的验证报告，包含各参数组合的评估结果

使用方法

数据准备

准备训练数据集，包括：

• 特征矩阵（N×D维，N为样本数，D为特征维度）
• 标签向量（N×1维，回归问题为连续值，分类问题为离散标签）

参数配置

设置超参数搜索范围：

• 指定核函数类型（如RBF核、线性核等）
• 定义核参数候选值（如RBF核的带宽参数σ）
• 设置正则化参数γ的候选值

运行优化

执行主程序，系统将自动进行以下操作：

1. 遍历所有超参数组合
2. 对每个组合执行留一法交叉验证
3. 计算各参数组合的平均留一误差
4. 选择最优超参数组合
5. 生成验证报告和可视化结果

结果输出

系统将提供：

• 最优超参数组合（核函数类型与参数、正则化参数γ）
• 留一法验证报告（各参数组合对应的平均留一误差、最优参数下的模型预测精度）
• 可选的可视化结果（误差热力图、误差变化曲线）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存容量以处理数据集和计算过程

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据输入与预处理、超参数搜索范围的设置、留一交叉验证过程的执行、最小二乘支持向量机模型的训练与验证、最优超参数组合的确定、结果评估与可视化输出等完整工作流程。该文件整合了所有必要的计算模块，为用户提供一站式的超参数优化解决方案。