24小时热门版块排行榜    

CyRhmU.jpeg
查看: 1477  |  回复: 5
当前只显示满足指定条件的回帖,点击这里查看本话题的所有回帖

xmcrobbie

银虫 (小有名气)

[求助] libsvm的参数困惑!已有2人参与

在做测试的时候,对参数进行grid搜索

[bestacc,bestc,bestg] = SVMcgForClass(trainlabels,trainsample,-10,10,-10,10);

cmd = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg)];
disp(cmd);

model = svmtrain(trainlabels, trainsample, cmd);
[predict_label, accuracy] = svmpredict(testlabels,testsample, model);


我观察了一下发现,这时bestc是等于16,bestg等于0.5.
很显然这个参数是根据trainsample训练出来的。svmpredict的精度是98.7。

然后,我修改了代码,没有调用 SVMcgForClass

直接手动指定
bestc=512,bestg=0.015625
cmd = ['-c 512 -g 0.015625' ];
model = svmtrain(trainlabels, trainsample, cmd);
[predict_label, accuracy] = svmpredict(testlabels,testsample, model);

svmpredict的精度更高,精度是98.95%。。
哪个结果更准确????
回复此楼

» 收录本帖的淘帖专辑推荐

感兴趣的文章

» 猜你喜欢

» 本主题相关价值贴推荐,对您同样有帮助:

已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

HRL_RS

金虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
一楼正解。你可以对训练集进行一次分类,第一次参数训练的模型准确率应该会高于第二个参数训练的模型。
4楼2014-03-11 11:52:45
已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖
相关版块跳转 我要订阅楼主 xmcrobbie 的主题更新
信息提示
请填处理意见