在LIBSVM matlab中执行附加验证

我在MatlabLibSVM上工作了一段时间来做预测。我有一个数据集，其中75%用于培训，15%用于寻找最佳参数，其余用于测试。代码如下所示

trainX and trainY are the input and output training instances
testValX and testValY are the validation dataset I use
for j = 1:100
    for jj = 1:10
        model(j,jj) = svmtrain(trainY,trainX,...
        ['-s 3 -t 2 -c ' num2str(j) ' -p 0.001 -g ' num2str(jj) '-v 5']);
        [predicted_label, ~, ~]=svmpredict(testValY,...
        testValX,model(j,jj));
        MSE(j,jj) = sum(((predicted_label-testValY).^2)/2);
    end
end
[min_val,min_indi] = min(MSE(:));
best_predicted_model_rbf(i) = model(min_indi);

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我的问题是这是否正确。我正在创建具有不同c和g值的模型矩阵。我使用-v选项，它在这里是一个键。根据预测模型，我使用验证数据集进行预测，并通过计算均方误差进行预测。使用这个MSE，我选择了最好的c和g。由于我使用的是返回交叉验证输出的-v，所以我遵循的过程正确吗？

首先，我认为显示的代码有一个小问题，即

num2str（jj）'-v5']在-v之前没有空格。这可能会导致无法读取该标志。在另一个问题中，您指出这“有时会返回一个模型”，如果不读取该标志，则会发生这种情况。如果读取了该标志，则在使用“-v”标志时，应该只获取一个数字，而不是一个模型

第二，看起来你在做两件不同的事情，其中任何一件都是合理的。使用'-v'调用svmtrain将在训练集上运行交叉验证。这不应该返回一个模型，它应该只返回一个mse估计值。您可以使用这些估计来确定哪个参数设置最好，然后在所有训练数据上使用该设置训练一个模型

无论如何，接下来您将在一个保持验证集testValX上调用svmpredict（y，x，model），但在使用'-v'调用svmtrain之后，model此时应该只是一个标量。为了正确运行此调用，您必须从svmtrain获取不带'-v'的模型，以便它是一个结构。对于这种情况，您正在做的其余工作是有意义的，在这种情况下，您正在使用testValX进行持久验证。
这是一个很好的问题@Dthal。我认为，如果-v之前没有空格，则不考虑标志。非常感谢。