Classificationを使って二値分類の問題で遊んでいました。その時にすぐにわからなかったことのメモ。Accuracy以外の尺度を出力する普通LIBSVMやLIBLINEARを使ってクロスバリデーションをするとAccuracyが出力されますが、二値分類においてはその他の尺度PrecisionやRecall、F値やAUCなどが見たい時があります。睡眠不足?!こちらの記事ではLIBSVMでPrecisionやRecall、F値を出力させるパッチが公開されています。簡単に適用できてわかりやすいです。CriteriaこちらはPrecision、Recallに加えてAUCやBACも出力させることができるらしいです。手順が多少めんどくさいです。makehttp://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/eval/index.htmlLIBLINEARについて同様の出力をさせたい場合も同じページに手順が書いてあります。識別結果の確率を出力する以下の確率を出力させる方法は上で紹介した、RecallやPrecisionなどの尺度を出力させるパッチを当てているとなぜか出力されなかったので注意。指定すればよいらしいです。output以上のようなコマンドを実行すると、出力ファイルoutputに推定されたラベルだけでなくそれぞれの確率が出力されています。指定)場合のみ確率値を出力することができます。指定する必要があります。FAQLIBSVMにはパラメータのグリッドサーチ用のスクリプトgrid.pyがついています(LIBSVMのtoolsディレクトリ内)。パラメータCについての探索する値の範囲とステップ幅を表しています。パラメータgammaについての範囲を表しています。これはLIBLINEARに対しても使うことができます。カレントディレクトリにあるとすると、以下のようなコマンドになります。train.datパラメータやカーネルの選択、素性のスケーリングなど過去の記事でも言及しましたが以下のブログ記事がわかりやすいです。前にLIBSVMの重みの見方を書いた。Adsenseを使っています。(1)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!sucroseさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。