MATLAB LIBSVM参数优化工具箱：实现c与g的自动调优

资 源 简 介

本MATLAB函数提供基于网格搜索与交叉验证的LIBSVM参数自动优化功能，支持多种核函数选择。可显著提升分类模型精度，降低手动调参复杂度，并包含可视化结果分析。

详 情 说 明

基于LIBSVM的参数c与g自动优化函数设计

项目介绍

本项目实现了一个针对LIBSVM分类器的自动参数优化函数。通过网格搜索或交叉验证方法，自动寻找最优的惩罚参数c和核函数参数g。该工具能够有效提升SVM模型的分类精度，显著减少人工调参的时间和成本。函数支持多种核函数选择，并提供可视化功能展示参数搜索过程与结果。

功能特性

• 自动参数寻优：支持网格搜索算法，自动在指定范围内寻找最优的c和g参数组合
• 交叉验证评估：采用k折交叉验证技术评估参数性能，确保结果稳健性
• 多核函数支持：兼容线性核、多项式核、RBF核等多种核函数类型
• 灵活步长设定：支持线性步长和对数步长两种参数搜索方式
• 全面评估指标：提供准确率、F1-score等多种模型性能评估指标
• 可视化分析：可选生成参数性能热力图，直观展示参数搜索分布

使用方法

输入参数

1. 训练数据集：特征矩阵X与标签向量y
2. 参数搜索范围：c_min, c_max, g_min, g_max
3. 交叉验证折数：k（默认值为5）
4. 核函数类型：线性、多项式、RBF等
5. 搜索步长设定：线性步长或对数步长

输出结果

1. 最优参数组合(c_best, g_best)
2. 参数搜索过程中的所有候选参数性能矩阵
3. 最优参数下的模型交叉验证准确率
4. 可选的可视化热力图（参数性能分布图）
5. 优化后的SVM模型对象

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• LIBSVM for MATLAB工具箱
• 统计和机器学习工具箱（用于交叉验证功能）

文件说明

主函数文件实现了参数自动优化的核心逻辑，包括参数范围生成、网格搜索执行、交叉验证评估、性能指标计算以及结果可视化等功能。该文件整合了完整的参数优化流程，能够根据用户输入的参数范围和方法设置，自动完成SVM模型的最优参数搜索，并返回优化后的模型及相关分析结果。