使用libsvm中的svm_cross_validation函式進行交叉驗證
阿新 • • 發佈：2019-01-03
在libsvm的使用中，為了得到更好的c、gama引數，可以通過多次使用libsvm中的svm_cross_validation函式進行引數尋優，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函式的輸入與輸出，
輸入：prob,param,nr_fold。
prob是將所有樣本的特徵和類別按照libsvm要求的格式轉換成 svm_problem結構體陣列, prob的長度要求能夠被nr_fold整除
param是分類器訓練引數
nr_fold是交叉驗證的折數
輸出：target
target是一個double型別的陣列，長度為prob.l，儲存的是對prob中各個樣本的識別結果，將target與儲存類別的陣列prob.y進行比較可以得到此次交叉驗證的識別準確率。
函式大概執行步驟：
如果做5折交叉驗證，svm_cross_validation函式會建立一個索引陣列perm，然後把陣列perm當作索引訪問prob達到打亂prob的效果，再將prob分成5份，4份用於訓練，剩下一份測試，target儲存測試結果，這樣分5次後，target就儲存了對prob中所有元素的測試結果，並且儲存順序和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。