Question

我正在开发线性SVM，并且正在将Opencv与Python配合使用，我正在尝试调整参数以进行更好的训练，但仍然无法获得良好的结果，我感觉自己的参数设置有误，

# Create SVM classifier
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_EPS_SVR)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
#cv2.ml.SVM_LINEAR
svm.setDegree(3)
svm.setGamma(1)
svm.setCoef0(0.0)
svm.setC(0.01)
svm.setNu(0.5)
svm.setP(0.1)
#svm.setClassWeights(0)

我正在使用上述参数，并从here那里获得了很多帮助。

Answer 1

使用trainAuto搜索最佳参数值会得到更好的结果。您无法从其他应用程序复制参数值，并期望在自己的数据上获得良好的结果。

当您说svm.getType()时，您会得到一个整数值，例如100。要了解类型，请参见this page，在公共类型下，您会发现：

枚举类型{C_SVC = 100，NU_SVC = 101，ONE_CLASS = 102，
EPS_SVR = 103，NU_SVR = 104}

因此，100表示C_SVC。对于内核类型，您可以找到：

枚举KernelTypes {自定义= -1，线性= 0，多边= 1，RBF = 2，SIGMOID = 3，CHI2 = 4，INTER = 5}

然后2表示RBF内核可为您的数据提供最佳准确性。

如何调整SVM参数以进行更好的训练

1 个答案: