libsvm 使用python交叉验证 取最优参数 c g
来源:互联网 发布:郑秀文 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/04 19:24
一直习惯用libsvm与matlab进行分类,但是想优化分类效果,libsvm的matlab接口中没有这个功能函数,可以使用libsvm中的Python接口,它带有交叉验证,可以帮助我们优化训练model的参数,即一般是取最优损失函数的系数c和RBF中的gamma参数g.
1、先安装Python 和图形绘画软件gnuplot 。
2、将 gnuplot.exe路径 修改easy.py 和grid.py 相应的文件路径。
3、将训练集放到C:\Users\jin\Documents\MATLAB\libsvm-3.18\tools文件夹下。
4、在命令窗口,cd C:\Users\jin\Documents\MATLAB\libsvm-3.18\tools 转换到文件所在目录下。
5、Python easy.py heart_scale 替换成训练集
Python grid.py heart_scale
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