在 Matlab 中使用 LIBSVM 执行回归答案

【问题标题】：Performing regression using LIBSVM in Matlab在 Matlab 中使用 LIBSVM 执行回归
【发布时间】：2013-08-08 12:05:55
【问题描述】：

我正在研究多元时间序列估计。我不太确定 LIBSVM 是否这样做。如何解决基本的单变量线性问题？

假设我有 x = [1990,1991,1992,1993,1994] 和 y = [1,2,3,4,5]。现在我想在 Matlab 中使用 LIBSVM 预测 testx = 1995 的值。我尝试使用工具箱，但得到的结果是

model = svmtrain(y,x,'-s 3 -t 0 -c 1 -p 0.1');
*
optimization finished, #iter = 0
nu = 0.000000
obj = 0.000000, rho = -1.000000
nSV = 0, nBSV = 0
>> TST = 6;
[predicted_label, accuracy, prob_estimates]=svmpredict(TST,testx,model);
Mean squared error = 25 (regression)
Squared correlation coefficient = -1.#IND (regression)

这里发生了什么？由于我给出的数据是线性的，我选择了 -t 0 这是线性内核。

【问题讨论】：

您能否解释一下，您的选项字符串 ('-s 3 -t 0 -c 1 -p 0.1') 与 documentation on svmtrain 所说的内容有何关联？你在哪里发现-t 0 是一个线性核？
@Schorsch 你引用的函数来自统计工具箱，not libsvm的matlab接口，不幸的是，默认情况下也称为svmtrain。
@AllIsWell 两件事（1）您没有显示 svmpredict 的输出（例如predicted_label），因此很难基于此提供帮助以及（2）您没有将数据建模为时间序列，而不是单变量回归。
@Schorsch 您好，感谢您的回复。作者文档可以参考csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm
@MarcClaesen 你好，马克。感谢您的回复，我为该输入得到的 predict_label 为 1 且准确度 = [0;25;NaN]

标签： matlab machine-learning regression libsvm

【解决方案1】：

我终于弄清楚出了什么问题。我通过的输入是一个行向量。 Libsvm 以列向量格式接受输入。 x 应该是 m*n，其中 m 是数据数，n 是特征数，y 是列标签向量。感谢 Sriram 帮助我解决了这个问题。

【讨论】：