Efficient Model Selection for Sparse Least-Square SVMs

Table 5

Training time (in CPU seconds) of the FLSA-SVM, the RFLSA-SVM, the SVM, and the LS-SVM on the banana dataset.

𝑚	FLSA-SVMs	RFLSA-SVMs	log2(𝐶)	SVMs	LS-SVMs λ = 0.6369
	λ = 1	λ = 1		λ = 0.5	SMO	CG
1	0.0630	0.0000	−10	0.0620	3.0930	0.0888
20	0.1880	0.0150	−9	0.0630	1.6880	0.0948
40	0.1880	0.0160	−8	0.0620	0.9840	0.1067
60	0.1870	0.0160	−7	0.0630	0.5940	0.1247
80	0.1720	0.0310	−6	0.0620	0.3280	0.1418
100	0.1720	0.0320	−5	0.0780	0.2190	0.1625
120	0.1560	0.0310	−4	0.0630	0.1400	0.1901
140	0.1560	0.0470	−3	0.0620	0.0780	0.2279
160	0.1400	0.0470	−2	0.0460	0.0620	0.2621
180	0.1250	0.0470	−1	0.0460	0.0470	0.3100
200	0.1410	0.0620	0	0.0310	0.0470	0.3929
220	0.1250	0.0620	1	0.0310	0.0470	0.4734
240	0.1090	0.0790	2	0.0460	0.0310	0.5691
260	0.1090	0.0780	3	0.0460	0.0320	0.6891
280	0.1100	0.0930	4	0.0310	0.0310	0.8653
300	0.1100	0.0940	5	0.0460	0.0310	1.0743
320	0.0940	0.0930	6	0.0460	0.0310	1.2615
340	0.0780	0.1090	7	0.0620	0.0320	1.6641
360	0.0780	0.1250	8	0.0620	0.0310	2.0141
380	0.0780	0.1250	9	0.0780	0.0310	2.4151
400	0.0630	0.1410	10	0.1250	0.0310	3.0980
𝑚 = 60	0.6260	0.0470		NA	NA	NA
𝑚 = 240	1.9220	0.4850		NA	NA	NA
𝑚 = 400	2.6420	1.3430		1.2110	7.6080	16.2263