Matlab svmtrain在训练后返回单个浮点值，而不是结构

我在MATLAB中使用LIBSVM-SVR进行预测。svmtrain的输出应该是一个模型，在这种情况下，它应该是一个结构。但有时它只返回一个值。谁能告诉我这是什么意思。下面是一个这样的数据，它返回给我一个单一的输出值（7.586428304542136e-05）

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c和g的值在2.^[-6:6]之间变化。

来自libsvm/matlab自述：

如果指定了“-v”选项，则进行交叉验证，并且 返回的模型只是一个标量：交叉验证准确性 分类和回归的均方误差

这是我所知道的唯一一种libsvm应该从训练中返回标量的情况

从您的帖子：

model = svmtrain(Y,X,['-s 3 -t 2 -c 1 -p 0.001 -g 1 -v 5']);

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最后的-v5导致它进行交叉验证，然后模型是一个标量（mse），如上面自述中所述

来自libsvm/matlab自述：

如果指定了“-v”选项，则进行交叉验证，并且 返回的模型只是一个标量：交叉验证准确性 分类和回归的均方误差

这是我所知道的唯一一种libsvm应该从训练中返回标量的情况

从您的帖子：

model = svmtrain(Y,X,['-s 3 -t 2 -c 1 -p 0.001 -g 1 -v 5']);

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最后的-v5导致它进行交叉验证，然后模型是一个标量（mse），如上面自述中所述

来自libsvm/matlab自述：

如果指定了“-v”选项，则进行交叉验证，并且 返回的模型只是一个标量：交叉验证准确性 分类和回归的均方误差

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model = svmtrain(Y,X,['-s 3 -t 2 -c 1 -p 0.001 -g 1 -v 5']);

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最后的-v5导致它进行交叉验证，然后模型是一个标量（mse），如上面自述中所述

来自libsvm/matlab自述：

如果指定了“-v”选项，则进行交叉验证，并且 返回的模型只是一个标量：交叉验证准确性 分类和回归的均方误差

这是我所知道的唯一一种libsvm应该从训练中返回标量的情况

从您的帖子：

model = svmtrain(Y,X,['-s 3 -t 2 -c 1 -p 0.001 -g 1 -v 5']);

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最后的-v5导致它进行交叉验证，然后模型是一个标量（mse），如上面自述中所述

你能提供你的问题的更多细节吗？我不明白你的输入和输出。这是一个分类问题还是一个预测问题？你的训练实例矩阵是什么？您可以通过向我们展示整个代码来更新您的问题。在Matlab自己的统计工具箱中还有一个

svmtrain

。也许这两个m文件不知怎么会相互干扰？@lennon310嗨，谢谢你检查这个问题。这是一个回归问题，我正在使用LIBSVMεsvr和rbf核。你能提供你的问题的更多细节吗？我不明白你的输入和输出。这是一个分类问题还是一个预测问题？你的训练实例矩阵是什么？您可以通过向我们展示整个代码来更新您的问题。在Matlab自己的统计工具箱中还有一个

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svmtrain

。也许这两个m文件不知怎么会相互干扰？@lennon310嗨，谢谢你检查这个问题。这是一个回归问题，我使用的是带rbf核的LIBSVM epsilon svr。但我看到的大多数情况是它返回模型，在这种情况下，它是一个带有参数、nr_类、totalSV、rho等的结构。为什么会发生这种情况？如果你去掉-v 5，你会得到一个模型，而不是cv的分数。有了-V5，你可以从5倍的简历中得到分数，但是没有模型。谢谢你回复我。你能看看我贴的新问题吗？它有更多的细节。我也知道那个数字。根据自述文件，这应该是5倍cv期间的均方误差，即每个点的实际值与在不包括该点的4个验证折叠上训练的模型所做预测之间的均方误差。我在回归中没有太多使用libsvm，但当你在分类问题上这样称呼它时（使用-v），它确实会返回cv精度，如自述文件中所述。但我看到的是，大多数时候它返回模型，在这种情况下，它是一个带参数的结构，nr_类，totalSV，rho等。为什么会发生这种情况，你会得到一个模型，而不是简历上的分数。有了-V5，你可以从5倍的简历中得到分数，但是没有模型。谢谢你回复我。你能看看我贴的新问题吗？它有更多的细节。我也知道那个数字。根据自述文件，这应该是5倍cv期间的均方误差，即每个点的实际值与在不包括该点的4个验证折叠上训练的模型所做预测之间的均方误差。我在回归中没有太多使用libsvm，但是当你在分类问题上这样称呼它（使用-v）时，它确实会返回cv精度，如自述文件中所述。但我看到的是，大多数时候它是