[問題]feature selection 運用在LIBSVM

[gilbert0429 (56不能亡)]

最近想要使用matlab內建的Feature Selection方法Sequential forward selection

(SFS)用在LibSVM上 我希望我的SFS的判斷條件是LIBSVM中classify的準確度 也就是

accu =  svmtrain( label, feature, ['-v 10 -c 1-t 1 -g 2])的accu 但是不知道

要怎麼設定 才能到達我要表示的意思 另外 我也不確定 做SFS是否要有testing data

的label 跟 feature ? 還是只需要training data的資料就好? 懇請了解LIBSVM 跟

SFS的朋友 可以給我一點指教嗎? 感恩

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◆ From: 140.114.14.135
推 doom8199:總覺得你用 SVM 解 SFS 有點多此一舉
→ doom8199:SVM 本身的用意就是從一筆數據中挑出認為比較重要 data
→ doom8199:來 model 一個系統;  而 SFS 算是一種 heuristic method
→ doom8199:原po 用 general 的作法在 greedy method 上
→ doom8199:可以預知演算法的時間複雜度提高，而且 validate 的結果
→ doom8199:也不一定比你直接用 SVM 還要來的穩定