libsvm工具箱参数设置

libsvm工具箱是一个用于支持向量机（SVM）的软件包。它提供了一组参数，用于调整和优化模型的性能。下面是一些常见的参数及其设置：

1. C参数（-c）：用于控制错误项的惩罚力度。较小的C值会导致容忍更多的错误分类，而较大的C值会迫使模型更好地拟合训练数据。默认值为1.0。

2. gamma参数（-g）：在核函数中使用的参数，影响支持向量的影响范围。较小的gamma值会导致支持向量具有更大的影响范围，而较大的gamma值会导致支持向量具有较小的影响范围。默认值为1/特征数量。

3. 核函数参数（-t）：libsvm支持多种核函数，包括线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核等。通过设置不同的核函数参数来选择使用不同的核函数。

4. 缓存大小参数（-m）：用于指定训练过程中所需的内存缓存大小。较大的值可以提高训练速度，但会占用更多的内存。默认值为100MB。

5. 交叉验证参数（-v）：用于执行交叉验证以评估模型性能。通过设置-v参数为大于1的整数，可以指定进行的交叉验证折数。

这只是libsvm工具箱中一些常见的参数，你可以根据具体的问题和数据集来选择适当的参数设置。建议使用grid.py工具进行参数搜索和选择最佳参数组合。