【机器学习】libsvm一般使用步骤

本文介绍了LibSVM的使用步骤,包括数据集转换为LibSVM格式、数据缩放、选择合适的核函数(如RBF)、优化超参数(通过交叉验证和网格搜索)、训练及测试等关键环节。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://files.cnblogs.com/petali/LIBSVMguide.pdf

 

使用步骤:

1、把数据集转换为LibSVM能够识别的格式;

    可以参考这篇文章【机器学习】libsvm使用的数据格式

2、将数据集进行简单的缩放

    下一篇文章我将会介绍缩放方法和一些主要的函数;

3、使用一个比较合适的各函数

    一般情况下,我用都使用RBF函数:K(x,y)=exp(-r||x-y||^2)

4、优化超参数

    一般情况下用交叉验证(cross-validation)和梯度搜索(grid-search)来实现此功能;

5、用最好的超参数来训练训练集

6、测试测试集

转载于:https://www.cnblogs.com/petali/archive/2008/11/07/1329194.html

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