LIBLINEARのパラメータをグリッドサーチするスクリプト書いた
LIBLINEARのパラメータ（cost, bias）をグリッドサーチしてくれるスクリプト「grid_with_bias_and_solver.py」を書きました．
ついでにソルバーも最適なものを選択してくれます．
ソースコード
Gistにあげておきました！
使い方
ソースコード上部のコメントに書いてある通り．
以下では使い方の一例を紹介します．
1. grid.pyの入手
※DL済の場合は飛ばしてください．
LIBSVMに付属されている，LIBSVMのパラメータをグリッドサーチするスクリプトgrid.pyをDLします．
LIBLINEARのパラメータのグリッドサーチにも利用できる優れものです（ただしcostのみ）．
grid.pyは以下のサイトからLIBSVMをDLできます．
解凍して展開されたディレクトリ内のtoolsディレクトリにgrid.pyがあります．
2. grid.pyがあるディレクトリを指定
grid_with_bias_and_solver.pyの37行目のGRID_DIRPATHに，grid.pyがあるディレクトリを指定してください．
3. 実行！
以下のコマンドでグリッドサーチを実行できます． なお，以下の環境で実行するものとします．
- LIBLINEARの
trainコマンドがあるディレクトリにPATHが通っている． grid_with_bias_and_solver.pyはカレントディレクトリに存在．- 学習データはLIBLINEARに付属してくる
heart_scaleとし，これもカレントディレクトリに存在．
$ python grid_with_bias_and_solver.py -i heart_scale
上記コマンドを実行するとグリッドサーチが始まります．
しばらくして実行が完了すると，以下のようにAccuracyが高かったパラメータTop10を表示してくれます．
（組み合わせが多かったり，学習データが大きいとかなり時間がかかるかもしれません）
======= Results (Top10) =======
(solver, bias, cost, accuracy)
('4', 1.0, 0.125, 84.8148)
('0', 1.0, 0.25, 84.4444)
('1', 0.1, 4.0, 84.4444)
('1', 1.0, 0.03125, 84.4444)
('2', 0.1, 0.5, 84.4444)
('2', 1.0, 0.03125, 84.4444)
('3', 0.0001, 0.125, 84.4444)
('3', 0.001, 0.125, 84.4444)
('3', 0.01, 0.125, 84.4444)
solver=4，bias=1.0，cost=0.125が最適のようです．
後は，このパラメータで実際にモデルを学習すればOKです！
利用上の注意
ソルバーがロジスティック回帰（0,6,7）のものでしか動作は検証していません*1．
利用時は自己責任でお願いします．
