LIBSVM 在 python 环境下的使用

一、LIBSVM软件包的下载及配置

首先，在该网站下载相应的LIBSVM压缩包文件：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

下载解压后，将该文件复制到对应的python环境下的  .../Lib/site-packages/  目录下。然后，在目录libsvm和目录libsvm/python/下，新建一个空文件，命名为 __init__.py。

此时，在python环境下，已经可以调用libsvm库里面相关的函数功能。

 

二、libsvm的使用

相关功能的使用非常简单，只要将数据的格式转成其要求的固定格式，直接调用相关的接口即可。

下面给出一些代码例子：

from libsvm.python.svmutil import *
    
y, x = [1,-1], [{1:1, 2:1}, {1:-1,2:-1}]       # 输入的数据
options = '-t 0 -c 4 -b 1'                     # 训练参数设置
model = svm_train(y,x,options)                 # 进行训练

yt = [1]
xt = [{1:1, 2:1}]
p_label, p_acc, p_val = svm_predict(yt, xt, model)     # 使用得到的模型进行预测
print(p_label)

首先对于输入数据的格式进行解释说明：

      y： 输入的数据样本对应的标签

      x： 输入的样本的属性值，其中每一个样本的格式是一个字典类型，键值对中键是一个索引值，值是对应的数据属性值

      options： 训练的一些参数设置，主要有以下的一些设置

        -s    SVM的类型(svm_type)

                             0 -- C-SVC(默认)          使用惩罚因子(Cost)的处理噪声的多分类器

                             1 -- nu-SVC(多分类器)      &n