有没有办法使用SVM构建包含预定百分比的训练数据的模型？

Question

说，我希望使用LIBSVM构建一个包含70％训练数据的模型。这可能吗？

Answer 1

没有任何技术可以让您准确指定模型将包含多少支持向量。一个可能的例外是固定大小的最小二乘SVM公式，它允许您提前指定内核的大小（对于LS-SVM，每个训练实例都是SV）。

请注意，在大多数情况下，典型SVM中70％支持向量的一小部分非常高，因此我无法立即看到您想要的原因。

然而，您可以使用Schölkopf等人的nu-SVM等公式指定支持向量的最小分数：

B中。 Schölkopf，A。Smola，R。C. Williamson和P. L. Bartlett。新的支持向量 算法。 Neural Computation，12：1207-1245,2000。

在该配方中，您将至少具有分数nu支持向量（0 -s 1或对nu-SVR使用-s 4）。有关详细信息，您可以参考this pdf (page 4)或google nu-SVM查找有关它的各种论文。

Answer 2

如果你查看libsvm的tools文件夹，你会发现一个名为subset.py的python脚本。您可以使用它随机选择数据的子集进行培训。