LibSVM 训练数据集和获得的决策函数模型

2024-03-19 06:32

本文主要是介绍LibSVM 训练数据集和获得的决策函数模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

  • 一、LibSVM
  • 二、数据格式和模型参数
  • 三、手工制作二分类的Iris数据集
  • 总结
  • 参考

一、LibSVM

  • LIBSVM是台湾大学林智仁教授等开发的一个简单易用、快速有效的SVM、SVR的开源软件包,有各种语言接口,包括python、matlab和java等。现在有很多的机器学习软件包的SVM,SVR都是基于LIBSVM开发的。软件包里超参优化方法是网格法,即按照超参的范围和步长,遍历所有超参的组合可能,最后在训练集上平均准确率最高的那一组参数作为最佳参数。

  • 下载地址选择Download LibSVM,zip 文件点击下载。
    在这里插入图片描述

二、数据格式和模型参数

  • LIBSVM的数据格式如下,一行是一个样本,行首是标签(类别编码,二分类时是-1或者1),然后是特征编码:特征的值一组一组的依次排列,组与组之间用空格分开。这样的数据格式的好处是,某些值为0的特征在数据储存时可以省略,因为有特征编号的存在,读数据的时候知道哪些值应该补全。
    label < space > 1: feature 1 < space > 2:Feature 2 < space >...... < space > n: feature n1
  • 模型参数解析
    SVM,支持向量机,它最本质的含义其实应该是最优分类超平面&

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