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現在、私はマルチラベル分類に取り組んでいます。クラシファイアとして私はSVMlightを使用し、マルチラベルの問題を二値化しました。これは、私の場合、1000を超える分類を実行することを意味します。パフォーマンスSVMlightマルチラベル分類(機能:1000)

私は固定フィーチャサイズが1000で、モデルのトレーニングに3日以上かかる(2 GHz Intel Core 2 Duo、8 GB)。それは長い時間がかかりますか、パフォーマンスを向上させる方法をアドバイスしてもらえますか?高性能マシンへの変更は大きな効果をもたらすと思いますか?

ありがとうございます!

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SVMの正確な設定は何ですか?どんなハイパーパラメータがテストされますか?トレーニングセットはどれくらいの大きさですか? – lejlot

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私は分類モードでSVMを使用し、その他のパラメータには線形カーネルとSVMlightの標準値を使用します。トレーニングセットは20,000の文書で構成されています – jobooo

答えて

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フィーチャの正規化は私の問題を解決しました。フィーチャ空間のmin/max([-1,1])正規化後のパフォーマンスはずっと速かったです。

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