kernel - 选择 c 和 gamma 值

Question

您好，我正在使用 SMO 执行 SVM 分类，其中我的内核是 RBF，现在我想使用网格搜索和交叉验证来选择 c 和 sigma 值，我是内核函数的新手，请帮助，一步一步的过程

Answer 1

1. 选择一些您认为有趣的 C 和 sigma 值。例如，C = {1, 10, 100, 1000} 和 sigma = {.01, .1, 1}(我只是编造的)。
2. 将训练集分为 k(例如 10)个部分，最好是 stratified方式。
3. 循环所有 C 值和 sigma 值对。
   1. 循环训练集的所有k部分。将第k部分拿出来。在所有其他组合部分上训练分类器，然后在保留的部分上进行测试。
   2. 跟踪一些分数(准确度、F1 或您想要优化的任何分数)。
4. 根据您刚刚计算的分数返回 C、sigma 的最佳性能值对。