如何使用libsvm进行分类

  1. kernel)3).解决算法是SMO(序列最小化)matlab自带的三种SMO,QP(经典二次规划)LS;4).能够调节RBF核函数的参数,matlab自带的不能调节)
  1. 1.MapReduce理论简介 1.1 MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数據集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然 ...

  2. 用capability 特征加强Linux系统安全 摘要:传统UNIX系统的访问控制模型非常简单——普通用户对超级用户.在这种模型中,一个进程或者帐户要么只有很小的权限,要么具有全部的系统权限.显然, ...

  3. 近期需要大量添加网络设备,为了避免以后在节點100上出现问题,所以特地申请了一台虚拟机,用作代理110. 虽然Zabbix模板中的英文很简单,但是为了同事着想,还是将大部分内容汉化了,避免今后说理解不 ...

  4. /* 問题说明 给你两个号码A和B,如果A等于B,您应打印“YES”,或打印“NO”. 输入 每个测试案例包含A和B两个数字 产量 每一种情况下,如果A等于B,您应打印“YES”,或咑印“NO”. 采 ...

我正在 Build 一个使用LIBSVM对恶性乳腺肿瘤進行分类的模型 . 这是我遵循的算法:

  • 使用向后消除功能选择 .

  • 使用网格搜索计算每组要素的C和gamma .

  • 使用10倍交叉验证得出最佳的C和gamma .

  • 使用上述步骤找到最佳功能子集和最大精度 .

问题是我使用LIBSVM在80:20数据集上获得100%的准确率 . 我没有排除任何功能,我不是在训练和测试相同的数据 . 我可能会错嘚任何提示以下是一些其他相关信息:

我要回帖

 

随机推荐