svmtrain参数设置

以下是svmtrain参数设置的介绍：

在使用svmtrain训练模型时，可以设置多个参数来优化模型的性能。其中一些常用的参数包括：

1. -s svm_type：设置SVM的类型，常用的有0（C-SVC）、1（nu-SVC）、2（one-class SVM）和3（epsilon-SVR）等。

2. -t kernel_type：设置核函数的类型，常用的有0（线性核函数）、1（多项式核函数）、2（径向基核函数）和3（sigmoid核函数）等。

3. -c cost：设置C-SVC、epsilon-SVR和nu-SVR的惩罚参数C，用于控制分类器的复杂度和错误率之间的平衡。

4. -n nu：设置nu-SVC、one-class SVM和nu-SVR的参数nu，用于控制支持向量的数量和错误率之间的平衡。

5. -e epsilon：设置epsilon-SVR的参数epsilon，用于控制支持向量回归的精度。

6. -g gamma：设置核函数的参数gamma，用于控制核函数的宽度。

7. -p coef0：设置核函数的参数coef0，用于控制核函数的偏置。

8. -m cachesize：设置缓存大小，用于控制训练速度和内存使用。

9. -h shrinking：设置是否使用启发式方法来加速训练过程。

例如，如果要使用C-SVC类型的SVM，使用径向基核函数，设置惩罚参数C为1，核函数参数gamma为0.5，缓存大小为100MB，可以使用以下命令：

svmtrain -s 0 -t 2 -c 1 -g 0.5 -m 100 data_file