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在libsvm的使用中，為了得到更好的c、gama參數(shù)，可以通過多次使用libsvm中的svm_cross_validation函數(shù)進行參數(shù)尋優(yōu)，下面是svm_cross_validation的一種使用方法：

svm_problem的定義：

struct svm_problem
{
int l;
double *y;
struct svm_node **x;
};

1.首先明白svm_cross_validation函數(shù)的輸入與輸出，

輸入：prob,param,nr_fold。

? ?prob是將所有樣本的特征和類別按照libsvm要求的格式轉(zhuǎn)換成?svm_problem結(jié)構(gòu)體數(shù)組,?prob的長度要求能夠被nr_fold整除

? ?param是分類器訓練參數(shù)

? ?nr_fold是交叉驗證的折數(shù)

輸出：target

? ?target是一個double類型的數(shù)組，長度為prob.l，存儲的是對prob中各個樣本的識別結(jié)果，將target與存儲類別的數(shù)組prob.y進行比較可以得到此次交叉驗證的識別準確率。

函數(shù)大概運行步驟：

如果做5折交叉驗證，svm_cross_validation函數(shù)會建立一個索引數(shù)組perm，然后把數(shù)組perm當作索引訪問prob達到打亂prob的效果，再將prob分成5份，4份用于訓練，剩下一份測試，target存儲測試結(jié)果，這樣分5次后，target就保存了對prob中所有元素的測試結(jié)果，并且存儲順序和prob中樣本的排列是一樣的。將target與prob.y依次對比就得到此次交叉驗證的識別準確率。

?

demo:?https://download.csdn.net/download/liushuai_123/7378795

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的使用libsvm中的svm_cross_validation函数进行交叉验证的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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