トレーニングとテスト用に何千ものサンプルがあり、RBF カーネルで SVM を使用してそれらを分類したいと考えています。問題は、10k 以上のデータを使用すると、RBF カーネルの Libsvm の実装が非常に遅くなるという事実です。遅いパフォーマンスの主な焦点は、グリッド検索です。
私はLiblinearとLasvmについて読みました。しかし、liblinear は私が望むものではありません。線形カーネルを使用する Svm は通常、RBF カーネルの精度よりも精度が低いためです。
Lasvm を検索していましたが、それに関する有用な情報が見つかりません。プロジェクトサイトは、その情報について非常に貧弱です。Lasvm が RBF カーネルを使用できるかどうか、または特定の種類のカーネルがあるかどうか、テスト データとトレーニング データをスケーリングする必要があるかどうか、およびクロス検証を使用してカーネル パラメーターのグリッド検索を実行できるかどうかを知りたいです。