4）采用交叉验证选择最佳参数C与g

通常而言，比较重要的参数是 gamma (-g) 跟 cost (-c) 。而 cross validation (-v)

的参数常用5。那么如何去选取最优的参数c和g呢？libsvm 的 python 子目录下面的 grid.py 可以帮助我们。 此时。其中安装python2.5需要（一般默认安装到c:/python25

下），将gnuplot解压。安装解压完毕后，进入/libsvm/tools目录下，用文本编辑器（记事

本，edit都可以）修改grid.py文件，找到其中关于gnuplot路径的那项（其默认路径为

gnuplot_exe=r"c:/tmp/gnuplot/bin/pgnuplot.exe"），根据实际路径进行修改，并保存。然

后，将grid.py和C:/Python25目录下的python.exe文件拷贝到libsvm/windows目录下，键入以下命令：$ python grid.py train.1.scale 执行后，即可得到最优参数c和g。

另外，至于下libsvm和python的接口的问题，在libsvm2.86中林老师已经帮助我们解决，在/libsvm/windows/python目录下自带了svmc.pyd这个文件，将该文件文件复制到

libsvm/python目录下，同时，也将python.exe文件复制到该目录下，键入以下命令以检验效

果（注意：.Py文件中关于gnuplot路径的那项路径一定要根据实际路径修改）：

python svm_test.py

如果能看到程序执行结果，说明libsvm和python之间的接口已经配置完成，以后就可以直接在python程序里调用libsvm的函数了！