LIBLINEAR的訓練輸出

我正在嘗試使用RBF和線性分類的libSVM軟件包，並且我在他們的自述文件中關注了（我認爲）所有建議。LIBLINEAR的訓練輸出

我有一個大文件來訓練，（70K），所以我想用liblinear而不是RBF。

唯一的問題是，我無法得到訓練階段後的模型，我的命令行看起來是這樣的：培訓完成

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

後，我有準確的估計，但後來當我看看* .model文件來對我的測試集使用它，我根本找不到它。

你認爲這是包中的一個錯誤還是我在這裏錯過了一些東西？

感謝

拉德

來源

2013-02-27 Rad

我通常直接在代碼中使用的庫，但我覺得你的情況，因爲你正在使用的選項-s 6我認爲這是不確定的是未進行訓練。

這是用法：

` -s svm_type：定式SVM的（默認爲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)

` 您還省略內核型

-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)

希望這會製造詭計。

來源

2013-02-27 20:52:44 Pedrom

但我使用liblinear軟件包[鏈接]（http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/）而不是libsvm本身，他們的./train程序有-s要13在這裏提到[鏈接]（https://github.com/ninjin/liblinear/blob/master/README） – Rad 2013-02-27 21:16:16

@Rad嗯，這樣一個小細節：PI沒有使用該版本的庫，但我會給它一個看，讓你知道。你有沒有試過正常的libsvm？ – Pedrom 2013-02-27 22:22:21

我知道當我們知道正確的參數後（不需要交叉驗證），我們不需要使用-v選項，那麼我們有輸出模型 – Rad 2013-02-28 14:23:57

選項-v 5表示您正在對訓練集進行5倍評估。如果啓用此選項，那麼liblinear會使用5倍評估來估計錯誤，並且不會輸出模型。

如果要輸出模型，則不要使用-v 5.在這種情況下，Tt不會輸出訓練錯誤。但是您可以使用liblinear-predict來估計測試集上的錯誤。

來源

2013-02-28 23:16:38 usamec

LIBLINEAR的訓練輸出

回答

相關問題