Parameters LIBSVM参数选择
我正在开发一个系统，可以同时优化支持向量机（LIBSVM工具箱）的参数和最佳特征（输入）。我的优化技术是和声搜索或遗传算法。我在将数据插入系统（Maxmin或whitening）之前规范化了数据，所以你们知道我必须设置Parameters LIBSVM参数选择,parameters,svm,libsvm,Parameters,Svm,Libsvm,我正在开发一个系统，可以同时优化支持向量机（LIBSVM工具箱）的参数和最佳特征（输入）。我的优化技术是和声搜索或遗传算法。我在将数据插入系统（Maxmin或whitening）之前规范化了数据，所以你们知道我必须设置 -g gamma : set gamma in kernel function -c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR 我有一个金融数据库的二进制分类问题。除此之外，有时我会使用降维技术，
-g gamma : set gamma in kernel function
-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR
这取决于您选择的内核。请注意，gamma不会影响所有内核类型（例如，线性类型）。你可以尝试调整其他方面，但从这两个方面开始，看看它是如何进行的。我建议你看看林博士提供的教程。除非您有非常充分的理由使用特定的内核，否则请尝试使用所有可用的内核。同样，我也会尝试使用非标准化/非标度数据进行训练/测试。请记住，这些（缩放）是启发式的，没有人知道您的需求的参数集是什么。探索一切 我建议你看看林博士提供的教程。除非您有非常充分的理由使用特定的内核，否则请尝试使用所有可用的内核。同样，我也会尝试使用非标准化/非标度数据进行训练/测试。请记住，这些（缩放）是启发式的，没有人知道您的需求的参数集是什么。探索一切 谢谢你的回答。你能简要介绍一下网格搜索吗？我对它不熟悉。在优化算法中，我应该只为每个参数间隔设置两个值（下限和上限）。谢谢。“请注意，C和/或gamma不会影响所有内核类型”看起来是个糟糕的措辞。C影响每个“内核类型”，因为它是一个SVM参数，而不是内核参数。@leilot这是真的lejlot。我应该在主要问题中提到这一点。我的核函数是“RBF”。我想我有更高的分类精度。@lejlot事实上，C是一个SVM参数。我更正了我的答案。@user2991243如果您查看Grid.py，您将看到它为gamma生成一个值数组，为C生成一个值数组，然后它尝试每个值的组合，以查看哪一对具有最佳精度。如果需要，有一个扩展允许您使用其他标准。我不知道他们是如何选择这些特定值的，但我认为它们在大多数情况下都能给出很好的结果。Andrew Ng还提供了一些关于如何在他的演讲中选择这些价值的直觉。谢谢你的回答。你能简要介绍一下网格搜索吗？我对它不熟悉。在优化算法中，我应该只为每个参数间隔设置两个值（下限和上限）。谢谢。“请注意，C和/或gamma不会影响所有内核类型”看起来是个糟糕的措辞。C影响每个“内核类型”，因为它是一个SVM参数，而不是内核参数。@leilot这是真的lejlot。我应该在主要问题中提到这一点。我的核函数是“RBF”。我想我有更高的分类精度。@lejlot事实上，C是一个SVM参数。我更正了我的答案。@user2991243如果您查看Grid.py，您将看到它为gamma生成一个值数组，为C生成一个值数组，然后它尝试每个值的组合，以查看哪一对具有最佳精度。如果需要，有一个扩展允许您使用其他标准。我不知道他们是如何选择这些特定值的，但我认为它们在大多数情况下都能给出很好的结果。Andrew Ng还提供了一些关于如何在他的演讲中选择这些价值的直觉。谢谢你的回答。我在林博士的文档中发现，他用{-2^14 2^14}表示C，但因为线性核，我们在代码中没有“RBF”的西格玛。那么您对此参数有何建议？@user2991243请尝试从10^-1到10^5，以10的倍数为单位。为什么您的范围更大？为什么没有选择[10^（-5）10^5]？另一个问题。我可以按10的倍数进行搜索。我的算法搜索这两个数字之间的所有值。正如你们所知，算法的趋势是C和Sigma的最佳组合。谢谢。@user2991243那是个打字错误。我的意思是10^5到10^5.）谢谢你的回复。我在林博士的文档中发现，他用{-2^14 2^14}表示C，但因为线性核，我们在代码中没有“RBF”的西格玛。那么您对此参数有何建议？@user2991243请尝试fr