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有用过libsvm的grid.py的吗，我发现用grid.py进行搜索确定的RBF核参数并不是很准啊
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如题，我今个拿libsvm官方网站里挂的那个Guide里的例子做测试， 就是A Practical Guide to Support Vector Classification 里的例子A.1 Astroparticle Physics，我已经把它传到附件里了。 先是不进行scale，得出的预测精度和文中一样， 然后scale，得出的精度也和文中一样。 接着，就是不用它的默认的核函数的参数，自己通过grid.py进行搜索确定C和gamma. guide里通过grid.py确定的数据如下 2.0 2.0 96.8922 也就是C=2.0, gamma=2.0,在CV集合里的预测精度是96.8922%。 我自己进行grid-search时，命令如下 >python grid.py -log2c -8,8,1 -log2g -8,8,1 -v 10 svmguide1.scale 结果是8.0 0.5 97.0217 虽然97.0217比96.8922要好，但是那只是在cv里测试的，实际我在test里测试发现精度只有96.575%，比作者给的那个guide里的96.875差了一些。我觉得十有八九是过拟合了。 我实在是不知道作者的那篇guide里的C和gamma是如何确定的 有用过的同学请指教 |
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本内容由用户自主发布，如果其内容涉及到知识产权问题，其责任在于用户本人，如对版权有异议，请联系邮箱：xiaomuchong@tal.com - 附件 1 : svmguide1
2012-10-20 15:47:51, 188.26 K
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