ฉันมีชุดฝึกอบรมเชิงบวก 12 ชุด (เซลล์มะเร็งที่ได้รับการรักษาด้วยยาที่มีกลไกการออกฤทธิ์ 12 แบบ) สำหรับชุดการฝึกอบรมเชิงบวกเหล่านี้ฉันต้องการฝึกอบรมเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนเพื่อแยกความแตกต่างจากชุดเชิงลบที่มีขนาดเท่ากันจากการทดลอง แต่ละชุดมีระหว่าง 1,000 และ 6,000 เซลล์และมีคุณสมบัติ 476 รายการ (คุณสมบัติภาพ) ของแต่ละเซลล์แต่ละส่วนจะถูกปรับเชิงเส้นเป็น [0, 1]
ฉันใช้LIBSVMและเคอร์เนล Gaussian RGB ใช้ crossvalidation ห้าเท่าฉันทำการค้นหากริดสำหรับlog₂ C ∈ [-5, 15] และlog₂ɣ∈ [-15, 3] ผลลัพธ์มีดังนี้:
ฉันผิดหวังที่ไม่มีพารามิเตอร์ชุดเดียวที่ให้ความแม่นยำสูงสำหรับปัญหาการจำแนกประเภททั้ง 12 ข้อ ฉันรู้สึกประหลาดใจที่กริดไม่แสดงภูมิภาคที่มีความแม่นยำสูงซึ่งล้อมรอบไปด้วยความแม่นยำที่ต่ำกว่า นี่หมายถึงว่าฉันต้องขยายพื้นที่พารามิเตอร์การค้นหาหรือการค้นหากริดเป็นตัวบ่งชี้ว่ามีบางอย่างผิดปกติหรือไม่?