[問題]feature selection 運用在LIBSVM

看板MATLAB作者 (56不能亡)時間12年前 (2013/08/17 23:20), 編輯推噓1(1推 0噓 5→)
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最近想要使用matlab內建的Feature Selection方法Sequential forward selection (SFS)用在LibSVM上 我希望我的SFS的判斷條件是LIBSVM中classify的準確度 也就是 accu = svmtrain( label, feature, ['-v 10 -c 1-t 1 -g 2])的accu 但是不知道 要怎麼設定 才能到達我要表示的意思 另外 我也不確定 做SFS是否要有testing data 的label 跟 feature ? 還是只需要training data的資料就好? 懇請了解LIBSVM 跟 SFS的朋友 可以給我一點指教嗎? 感恩 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.114.14.135
推
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總覺得你用 SVM 解 SFS 有點多此一舉
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SVM 本身的用意就是從一筆數據中挑出認為比較重要 data
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來 model 一個系統; 而 SFS 算是一種 heuristic method
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原po 用 general 的作法在 greedy method 上
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可以預知演算法的時間複雜度提高，而且 validate 的結果
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也不一定比你直接用 SVM 還要來的穩定
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