机器学习 – 使用LIBSVM grid.py来处理不平衡数据?
发布时间:2021-03-13 15:47 所属栏目:12 来源:网络整理
导读:我有三类不平衡数据的问题(90%,5%,5%).现在我想使用LIBSVM训练分类器. 问题是LIBSVM优化其参数gamma和Cost以获得最佳精度,这意味着100%的示例被归类为class 1,这当然不是我想要的. 我已经尝试修改重量参数-w但没有太大的成功. 所以我想要的是,以一种优化
我有三类不平衡数据的问题(90%,5%,5%).现在我想使用LIBSVM训练分类器. 问题是LIBSVM优化其参数gamma和Cost以获得最佳精度,这意味着100%的示例被归类为class 1,这当然不是我想要的. 我已经尝试修改重量参数-w但没有太大的成功. 所以我想要的是,以一种优化成本的方式修改grid.py,以及按类别而不是整体精度划分的精度和召回的伽玛.有没有办法做到这一点?或者是否有其他脚本可以做这样的事情? 解决方法-w参数是不平衡数据所需的参数.你都尝试了些什么?如果你的课程是: > 0级:90% 您应该将以下参数传递给svm: -w0 5 -w1 90 -w2 90 (编辑:ASP站长网) |
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