我不明白这里发生了什么......
我正在尝试使用liblinear测试分类准确度，在这里：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/
First, I run train.exe with
train.exe -s 2 -v 5
And combinations of -c -p and -B.
for c, I use 2^-5, 2^-4, ... , 2^5
for p, I use 10^-3, 10^-2, ... , 10^1
for B, I use 0, 1.
然后我从所有组合中获取最佳参数。
Say c = 0.25, p = 0.001, B = 1
之后，我正在运行我的训练和测试集：
train.exe -s 2 -c 0.25 -p 0.001 -B 1 TrainingFile
predict.exe TestingFile TrainingFile.model
我得到97.77％
然后我再次运行它，但是使用-B 2，然后我得到更高的结果......实际上，我得到最好的-B 3.在备用集上，使用-B 4。
文档没有说明超过1的偏见。
正如文档所示，数据已使用svm-scale.exe重新调整。我也正在使用与"TestingFile"相同的缩放因子（尽管我认为没有结果）。
我使用了checkdata.py，这并没有说格式错误或任何东西（视觉检查看起来也是正确的）。
我没有缩小我的初始参数搜索范围吗？或者这是正常的吗？有什么建议吗？
干杯， 添