内核 – 选择c和gamma值

嗨,我使用SMO执行SVM分类,其中我的内核是RBF,现在我想选择c和sigma值,使用网格搜索和交叉验证,我是新的内核函数,请帮助,一步一步的过程

解决方法

>为C和sigma选择一些你认为有趣的价值观.例如,C = {1,10,100,1000}和sigma = {.01,1,1}(我正在做这些).
>将训练集划分为k(例如10)部分,最好以 stratified的方式.
>循环所有成对的C和sigma值.

>循环你的训练集的所有k部分.保持第k部分.对所有其他部分组合进行分类,然后对所进行的部分进行测试.
跟踪一些分数(精度,F1,或任何你想要优化).

>通过您刚刚计算出的分数返回最佳效果值对C,西格玛.