2016-05-04 6 views
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Ich habe ein Bild classifer implementiert, die Fahrzeuge und Tiere mit SVM.For stuft die i SVM Parameter wieWie beeinflussen die svm_params in opencv meine Klassifizierung?

svm_params = dict(kernel_type = cv2.SVM_LINEAR, 
       svm_type = cv2.SVM_C_SVC, 
       C=2.67, gamma=5.383) 

gesetzt Was dieser Parameter mean.I ist die kernel_type parameter.But verstehen, was svm_type, c und Gamma und wie wirkt sich das auf meine Klassifizierung aus?

Antwort

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Informationen über svm_type Sie hier finden können: http://docs.opencv.org/2.4/modules/ml/doc/support_vector_machines.html

Sie sollten eine verschachtelte Schleife durch svm_types und Gamma-Werte mit der Erzeugung von verwirrender Matrix machen, Qualität Ihrer Einstufung zu überprüfen und die beste Konfiguration von svm_type und Gamma wählen .

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Mehr Gamma-Wert bedeutet genaue Vorhersage? – Emmanu

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Ich denke nicht. Ich denke, das hängt von Daten ab. Hier sind Informationen aus der Dokumentation über Gamma: "Kernel-Koeffizienten für 'rbf', 'Poly' und 'Sigmoid'. Wenn Gamma 'Auto' ist, wird stattdessen 1/n_features verwendet." und hier haben Sie eine Erklärung, wie Gamma für 'rbf berechnet wird; Kernel-Funktion: https://en.wikipedia.org/wiki/Radial_basis_function_kernel – fafnir1990