Как использовать масштабирование платформы с перекрестной проверкой с помощью LIBSVM?

Может ли кто-нибудь привести мне пример, чтобы показать, как масштабирование платформы используется вместе с перекрестной проверкой в ​​k-кратном размере в мультиклассовой классификации SVM в libsvm?

Я разделил весь набор данных на две части: обучение и тестирование. Для перекрестной проверки я разделяю обучающие данные таким образом, что 1 раздел предназначен для тестирования, а остальные - для обучения мультиклассового классификатора SVM.


machine-learning svm cross-validation libsvm
person Naquib Alam    schedule 09.04.2016    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Масштабирование Platt не имеет ничего общего с настройками разбиения на разделы или мультиклассов. Масштабирование Платта - это внутренний метод каждой отдельной двоичной SVM, который использует только обучающие данные. На самом деле это просто подгонка логистической регрессии к вашим изученным прогнозам SVM.

person lejlot    schedule 09.04.2016
comment
Перекрестная проверка - это даже лучший метод, чем набор задержек для оценки параметров A и B. В 3-кратном CV обучающий набор разбивается на 3 части. Каждая из SVM обучается перестановкам 2 из 3 частей, а fi оцениваются на оставшейся 3 части. Объединение всех трех наборов fi может сформировать обучающий набор сигмоида (а также может использоваться для настройки параметров SVM). Выше я процитировал статью Платта, но, кажется, не понимаю, о каком наборе обучения идет речь. Это тот же набор тренировок, который я использовал для выполнения 10-кратного CV для настройки C и гаммы? - person Naquib Alam; 10.04.2016
comment
Входные параметры: deci = массив значений решения SVM label = массив логических значений: помечен ли пример +1? Prior1 = количество положительных примеров prior0 = количество отрицательных примеров Выходы: A, B = параметры сигмоида, но в псевдокоде, представленном в состояниях бумаги выше, являются входными / выходными параметрами для platt. Параметр deci - это результат решения из libsvmpredict для тестовых данных? Какому примеру 'label' соответствуют эти метки? Соответствующего набора нет. позитива и нет. отрицательного примера он требует? - person Naquib Alam; 10.04.2016
comment
Используем ли мы масштабирование Platt также для тестового набора (1-разбиение каждой складки) при настройке C и гаммы с K-кратным CV, или достаточно только использовать platt с окончательным набором тестов после обучения на всем наборе данных в конце. - person Naquib Alam; 10.04.2016