【问题标题】:What does y scaling mean in svm-scalesvm-scale 中的 y 缩放是什么意思
【发布时间】:2013-10-06 03:19:54
【问题描述】:

这是否意味着缩放目标(类)的值,即每个实例的第一列?

问候,

amber@cent64 libsvm-3.17]$ svm-scale
Usage: svm-scale [options] data_filename
options:
-l lower : x scaling lower limit (default -1)
-u upper : x scaling upper limit (default +1)
-y y_lower y_upper : y scaling limits (default: no y scaling)
-s save_filename : save scaling parameters to save_filename
-r restore_filename : restore scaling parameters from restore_filename

【问题讨论】:

    标签: machine-learning libsvm


    【解决方案1】:

    是的,这意味着在以下数据集中缩放数据集的每个实例的输出(目标)值:

    y0 1:x00 2:x01 3:x02 ... n: x0n-1
    y1 1:x10 2:x11 3:x12 ... n: x1n-1
    ...
    yn 1:xn0 2:xn1 3:xn2 ... n: xnn-1
    

    如果您检查文件 svm-scale.c,您会发现缩放 y 数据的公式是:

    value = y_lower + (y_upper-y_lower) * (value - y_min)/(y_max-y_min);
    

    【讨论】:

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