私は最近、特徴分類に svm を使用しようとしています。そうしているうちに、ある疑問が頭に浮かびました。
どちらを使用するのがより良い方法LIBSVMですかsvmclassify？つまり、MATLAB でやsvmclassifyなどの組み込み関数を使用することです。そういう意味では、どちらの方法がより正確で、どちらが使いやすいかということに興味がありました。svmtrainsvmclassify
MATLAB には既にバイオインフォマティクス ツールボックスがあるのに、なぜ LIBSVM を使用するのでしょうか? 関数は既に組み込まれているようなものではありませんsvmtrain.. svmclassifyLIBSVM はどのような追加の利点をもたらしますか?
皆様のご意見をお聞かせいただければ幸いです。質問がばかげている場合はご容赦ください..
各ライブラリを使用して非常に似た結果が得られると思います。
どちらも非常に使いやすいです。唯一の大きな違いは、1 つは MATLAB バイオインフォマティクス ツールボックスに付属しており、もう 1 つは著者の Web サイトから入手して手動でインストールする必要があることです。これが問題である場合は、コンピューターに既にインストールされているものに固執することをお勧めします. LIBSVM は非常によくテストされ、よく評価されているライブラリであるため、使用を検討しない場合。
また、両方を試してみた個人的な経験から、明らかな理由により、libSVM は MATLAB svm ルーチンよりもはるかに高速です。最後になりましたが、libSVM には、MATLAB 環境に慣れている場合に MATLAB から呼び出すことができる MATLAB プラグインがあります。
私の経験では、libsvm は相互検証の結果を 45% として実行しましたが、matlab コードは 90% でした。そこで、パーセプトロンに関連するオプションがあるsvmのmatlab関数の説明を調べました。純粋なsvmを使用しているかどうかは疑問ですが、私の場合はmatlabの方がはるかに優れていました。(マルチクラス svm)
私も同じ質問をしていますが、Libsvm は多クラス分類の場合は非常に便利で非常に簡単だと思いますが、matlab ツールボックスは 2 クラス分類のみを対象として設計されています。