আমার কাছে 12 টি ইতিবাচক প্রশিক্ষণ সেট রয়েছে (ক্রিয়াকলাপের 12 টি বিভিন্ন পদ্ধতির প্রত্যেকের সাথে ড্রাগগুলির সাথে চিকিত্সা করা ক্যান্সার সেল)। এই প্রতিটি ইতিবাচক প্রশিক্ষণ সেটগুলির জন্য, আমি পরীক্ষার চেয়ে নমুনাযুক্ত সমান আকারের নেতিবাচক সেট থেকে আলাদা করতে একটি সমর্থন-ভেক্টর মেশিনকে প্রশিক্ষণ দিতে চাই। প্রতিটি সেটে 1000 থেকে 6000 কোষের মধ্যে রয়েছে এবং প্রতিটি কক্ষের 476 টি বৈশিষ্ট্য (চিত্র বৈশিষ্ট্য) রয়েছে, প্রতিটি স্ক্রিনকে রৈখিকভাবে [0, 1] এ মাপা হয়।
আমি এলআইবিএসভিএম এবং গাউসিয়ান আরজিবি কার্নেল ব্যবহার করি । পাঁচগুণ ক্রসঅ্যাক্টিফিকেশন ব্যবহার করে, আমি লগ-সি ∈ [-5, 15] এবং লগ-এ-[[-15, 3] এর জন্য একটি গ্রিড অনুসন্ধান করেছি। ফলাফলগুলো নিম্নে প্রদর্শিত হল:
আমি হতাশ হয়েছি যে এখানে কোনও 12 টি শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার জন্য উচ্চতর মূল্যায়নকারী পরামিতিগুলির সেট নেই। আমি আরও আশ্চর্য হয়েছি যে গ্রিডগুলি সাধারণত কম নির্ভুলতায় ঘেরা উচ্চ-নির্ভুলতার অঞ্চলটি দেখায় না। এর অর্থ কি এই যে এই যে আমার অনুসন্ধানের প্যারামিটারের স্থানটি প্রসারিত করা দরকার, বা গ্রিড অনুসন্ধানটি ইঙ্গিত দিচ্ছে যে অন্য কিছু ভুল হয়েছে?