如何在 MatLab 中对 LIBSVM 执行多 class 交叉验证
How to perform multi-class cross-validation for LIBSVM in MatLab
我想在 MatLab 中使用 LIBSVM 来做一些多class class化。我读过 LIBSVM 在提供多个标签时默认使用一对一，我对此很满意。
我的问题是关于参数搜索和模型验证的。在进行 2-class 验证以查找参数 C 和 gamma 时（当使用 RBF 作为内核时），我会使用内置的交叉验证来找到最佳的 (C,gamma)-pair，使用一个简单的网格搜索。我已经阅读了 LIBSVM 文档，但我不知道如何验证 multiclass SVM。
内置选项 returns 多 class 精度吗？如何为自动构建的每个 OvO 模型提供最佳参数？
那里给出了答案http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html#f507。 LibSVM 的 FAQ 看不够
我想在 MatLab 中使用 LIBSVM 来做一些多class class化。我读过 LIBSVM 在提供多个标签时默认使用一对一，我对此很满意。
我的问题是关于参数搜索和模型验证的。在进行 2-class 验证以查找参数 C 和 gamma 时（当使用 RBF 作为内核时），我会使用内置的交叉验证来找到最佳的 (C,gamma)-pair，使用一个简单的网格搜索。我已经阅读了 LIBSVM 文档，但我不知道如何验证 multiclass SVM。
内置选项 returns 多 class 精度吗？如何为自动构建的每个 OvO 模型提供最佳参数？
那里给出了答案http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html#f507。 LibSVM 的 FAQ 看不够