我正面临libsvm的问题，我希望你能帮助我
当我使用带有这样的默认参数的svm-train.exe时......
svm-train dikomou
svm-predict dikomou.t dikomou.model dikomou.t.predict
我的准确率为84.72％
当我使用缩放[-1,1]和相同的缩放比例来训练和测试这样的文件....
svm-scale -l -1 -u 1 -s range1 dikomou > dikomou.scale
svm-scale -r range1 dikomou.t > dikomou.t.scale
svm-train dikomou.scale
svm-predict dikomou.t.scale dikomou.scale.model dikomou.t.predict
我的准确率降低了81.94％
如果我将缩放比例设为0到1，我的准确率为87.5％
所以我保持0比1缩放。
但是当我使用grid.py和0到1的缩放数据时这样
grid.py dikomou.scale
..
8 0.0078125 84 ,25
$ ./svm-train -c 8 -g 0.0078125 dikomou.scale
$ ./svm-predict dikomou.t.scale dikomou.scale.model dikomou.t.predict
我的交叉验证率为84.25％，总准确率为79.166％，最佳给定c = 8 gamma = 0.0078125
所以grid.py让我少了!!!准确度比使用svm列车的默认值。所以我有两个问题。
c和gamma的默认值是多少？ （我在文档中无法清楚地发现这一点。是伽玛1 /特征数量和c = 1？）以及为什么比使用grid.py时更好？ easy.py也比默认值更糟糕。我该怎么办？