LibSVM 使用

本文详细介绍LibSVM的安装步骤及配置方法,包括python、gnuplot和LIBSVM的版本选择。通过修改grid.py文件指定gnuplot路径,实现自动搜索最优参数c和gamma。文中还提供了一个具体的心脏病数据集示例,展示如何运行grid.py并生成最优参数搜索结果。

LibSVM 使用

  • 安装程序
    需要安装 python , gnuplot, LIBSVM
    笔者所安装版本:python3.5, gnuplot5.0, libsvm-3.21
  • grid.py自动寻找最优cost, gamma
    下载libsvm压缩包后,解压。打开tools夹, 用任意文本编辑器打开grid.py, 将第27行中(Windows 系统下,Linux系统在第22行) 的self.gnuplot_pathname改成gnuplot的实际安装目录
    如笔者gnuplot安装在D:\Program Files\下, 则对应的修改为self.gnuplot_pathname = r'D:\Program Files\gnuplot\bin\gnuplot.exe'
    修改完成后,在当前tools文件夹下打开命令行窗口(Shift + 鼠标右键->在此次打开命令行窗口),输入(粘贴)以下命令:
    python grid.py -log2c -5,5,1 -log2g -4,0,1 -v 5 -m 300 ../heart_scale
    即可在在命令行中看到输出结果,并在当前目录下生成了heart_scale.out、heart_scale.png两个文件,其中heart_scale.png即为利用grid search 方法寻找最优c和gamma的最终结果。

后续将讲解如何使用python调用libsvm进行人脸识别,敬请关注。

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