(转)python 搭建libsvm方法。python版本和libsvm版本匹配很重要!
《集体智慧编程》关于婚介数据集的SVM分类
转自:http://muilpin.blog.163.com/blog/static/165382936201131875249123/
from svm import * prob = svm_problem([1,-1] ,[[1,0,1] , [-1,0,-1]] )
param = svm_parameter(kernel_type = LINEAR , C = 10)
## training the model
m = svm_model(prob ,param)
#testing the model
m.predict( [1, 1 , 1] )
from svm import *
from svmutil import * #构造svm训练数据和svm参数(包括核函数和交叉验证)
data = svm_problem([1,-1] ,[[1,0,1] , [-1,0,-1]] ) #元组第一个列表表示分类种类,第二个列表表示数据
# param = svm_parameter(kernel_type = 'LINEAR' ,C = 10) #使用线性核函数,交叉验证用10 #对svm模型训练
'''
参数-t表示kernel函数,-c表示交叉验证用多少
-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)
0 -- linear: u'*v
1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree
2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)
'''
param = svm_parameter('-c 10 -h 0') #默认选择RBF核函数
model = svm_train(data, param) #测试
svm_predict([1],[[1,1,1]],model) #predict有三个参数,第一个参数是你预测的类型,第二个是你输入要预测的数据,最后一个参数就是训练模型 结果是:
optimization finished, #iter = 1
nu = 0.107467
obj = -1.074672, rho = 0.000000
nSV = 2, nBSV = 0
Total nSV = 2
Accuracy = 100% (1/1) (classification)
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