LIBLINEAR的训练输出

Question

我正在尝试libSVM包，使用径向基函数和线性分类，我遵循(我认为)他们的自述文件中的所有建议。

我有一个很大的文件要训练，(70K)，所以我试着使用liblline.而不是RBF。

唯一的问题是，在训练阶段之后，我无法获得模型，我的命令行如下所示：

./train -c 4 -v 5 -s 6 TrainingSet.scal TrainingSet.scal.Model

训练完成后，我有了准确度估计，但是当我查看*.model文件来对我的测试集使用它时，我根本找不到它。

你认为这是包中的bug，还是我遗漏了什么？

谢谢

Rad

Answer 1

选项-v 5表示您正在对训练集进行5倍评估。如果启用此选项，则liblinear将使用5倍评估来估计误差，并且不会输出模型。

如果你想输出模型，那么不要使用-v 5。在这种情况下，Tt不会输出训练错误。但是你可以使用来估计测试集上的误差。

Answer 2

我通常直接在代码上使用库，但我认为在您的情况下没有执行训练，因为您使用的是选项-s 6，我认为它是未定义的。

它的用法如下：

` -s svm_type :设置支持向量机的类型(默认为0)

0 -- C-SVC      (multi-class classification)
1 -- nu-SVC     (multi-class classification)
2 -- one-class SVM  
3 -- epsilon-SVR    (regression)
4 -- nu-SVR     (regression)

`您还省略了内核类型

-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)
0 -- linear: u'*v
1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree
2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)
3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)
4 -- precomputed kernel (kernel values in training_set_file)

希望这能成功。