如何使用LibSVM进行“多分类”方法？

Question

我是LibSVM的初学者。我希望one vs all使用LibSVM策略多分类。要做到这一点，我已经阅读了它的基础，但它们并没有让我成为一个想法。这有什么好的Java代码示例吗？

Answer 1

根据implementation documentation库，LIBSVM使用＆＃34; one vs all＆＃34; 默认的多类预测策略。

对于代码示例，您可以查看LIBSVM的Java端口，可以找到here for training和here for prediction。

基本上，您可以使用提供的CLI进行训练/预测。如果你想在你自己的代码中使用它，你必须执行一些＆＃34;重构＆＃34;为了使你的目的更加可行。

将它与java一起使用的基本步骤是：

1. 在＆＃34;稀疏＆＃34;中提供培训文件格式按照库的要求。这只是＆＃34; classLabel feature_id1：feature_value1 feature_id2：feature_value2 ...＆＃34;。类标签和feature_id必须是整数。
2. 获取培训文件后，您可以使用其网站上所述的CLI工具（您只需配置特定于内核的参数）。在您的情况下，库将自动检测超过2个类，因此它将开始使用＆＃34;一个对所有＆＃34;来训练多类SVM。
3. 重复1.）获取测试文件并继续使用CLI工具以评估模型。