Question

我迫切需要在python中使用LibSVM的分类任务示例。我不知道输入应该是什么样的，哪个功能负责培训，哪个功能负责测试感谢

Answer 1

此处列出的代码示例不适用于LibSVM 3.1，因此我或多或少移植了the example by mossplix：

from svmutil import *
svm_model.predict = lambda self, x: svm_predict([0], [x], self)[0][0]

prob = svm_problem([1,-1], [[1,0,1], [-1,0,-1]])

param = svm_parameter()
param.kernel_type = LINEAR
param.C = 10

m=svm_train(prob, param)

m.predict([1,1,1])

Answer 2

此示例演示了一个单一的 SVM分类器 ;它仍然显示完整的LIBSVM工作流程，尽可能简单。

第1步 ：导入NumPy＆amp; LIBSVM

  import numpy as NP
    from svm import *

第2步： 生成合成数据：对于此示例，在给定边界内有500个点（注意：相当多的真实数据集LIBSVM上提供了website）

Data = NP.random.randint(-5, 5, 1000).reshape(500, 2)

第3步： 现在，为 one-class 分类器选择一些非线性决策边界：

rx = [ (x**2 + y**2) < 9 and 1 or 0 for (x, y) in Data ]

第4步： 接下来，任意分割数据w / r / t这个决策边界：

第一类 ：或 >圆圈

第二类 ：所有点在之外决策边界（圆圈）

SVM模型构建从这里开始;在此之前的所有步骤只是准备一些合成数据。

第5步 ：通过调用 svm_problem 构建问题描述，传入决策边界函数和数据，然后将此结果绑定到变量。

px = svm_problem(rx, Data)

第6步： 为非线性映射选择 内核函数

对于这个例子，我选择 RBF （径向基函数）作为我的核心函数

pm = svm_parameter(kernel_type=RBF)

第7步： 训练分类器，通过调用 svm_model ，传入问题描述（px）＆amp; 内核（pm）

v = svm_model(px, pm)

第8步： 最后，通过在训练有素的模型对象（'v'）上调用预测来测试训练有素的分类器

v.predict([3, 1]) # returns the class label (either '1' or '0')

对于上面的示例，我使用的是 LIBSVM 的 3.0 版本（此答案时的当前稳定版本发布了。）

最后，关于选择 内核函数 的问题部分w / r / t，支持向量机不特定于特定的核函数 - 例如，我可以选择不同的核（高斯，多项式等）。

LIBSVM包含所有最常用的内核函数 - 这是一个很大的帮助，因为您可以看到所有合理的替代方案并选择一个用于您的模型，只需要调用 svm_parameter 并传入 kernel_type 的值（所选内核的三个字母缩写）。

最后，您选择用于训练的内核函数必须与用于测试数据的内核函数匹配。

Answer 3

LIBSVM从包含两个列表的元组中读取数据。第一个列表包含类，第二个列表包含输入数据。创建具有两个可能类的简单数据集您还需要通过创建svm_parameter来指定要使用的内核。


>> from libsvm import *
>> prob = svm_problem([1,-1],[[1,0,1],[-1,0,-1]])
>> param = svm_parameter(kernel_type = LINEAR, C = 10)
  ## training  the model
>> m = svm_model(prob, param)
#testing the model
>> m.predict([1, 1, 1])

Answer 4

您可以考虑使用

http://scikit-learn.sourceforge.net/

它有一个很好的libsvm python绑定，应该很容易安装

Answer 5

添加到@shinNoNoir：

param.kernel_type表示要使用的内核函数的类型， 0：线性 1：多项式 2：RBF 3：Sigmoid

另外请记住，svm_problem（y，x）：这里y是类标签，x是类实例，x和y只能是列表，元组和字典。（没有numpy数组）

Answer 6

param = svm_parameter('-s 0 -t 2 -d 3 -c '+str(C)+' -g '+str(G)+' -p '+str(self.epsilon)+' -n '+str(self.nu))

我不了解早期版本，但在 LibSVM 3.xx 中，方法svm_parameter('options')只需一个参数。

就我而言C，G，p和nu是动态值。您可以根据代码进行更改。

选项：

    -s svm_type : set type of SVM (default 0)
        0 -- C-SVC      (multi-class classification)
        1 -- nu-SVC     (multi-class classification)
        2 -- one-class SVM
        3 -- epsilon-SVR    (regression)
        4 -- nu-SVR     (regression)
    -t kernel_type : set type of kernel function (default 2)
        0 -- linear: u'*v
        1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree
        2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)
        3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)
        4 -- precomputed kernel (kernel values in training_set_file)
    -d degree : set degree in kernel function (default 3)
    -g gamma : set gamma in kernel function (default 1/num_features)
    -r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)
    -c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)
    -n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)
    -p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1)
    -m cachesize : set cache memory size in MB (default 100)
    -e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001)
    -h shrinking : whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1)
    -b probability_estimates : whether to train a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)
    -wi weight : set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default 1)
    -v n: n-fold cross validation mode
    -q : quiet mode (no outputs)

文件来源：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

Answer 7

SVM通过SciKit-learn：

from sklearn.svm import SVC
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
model = SVC().fit(X, y)

tests = [[0.,0.], [0.49,0.49], [0.5,0.5], [2., 2.]]
print(model.predict(tests))
# prints [0 0 1 1]

有关详细信息，请访问：http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm

Answer 8

这是我拼凑的一个虚拟例子：

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from random import seed
from random import randrange

import svmutil as svm

seed(1)

# Creating Data (Dense)
train = list([randrange(-10, 11), randrange(-10, 11)] for i in range(10))
labels = [-1, -1, -1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 1]
options = '-t 0'  # linear model
# Training Model
model = svm.svm_train(labels, train, options)


# Line Parameters
w = numpy.matmul(numpy.array(train)[numpy.array(model.get_sv_indices()) - 1].T, model.get_sv_coef())
b = -model.rho.contents.value
if model.get_labels()[1] == -1:  # No idea here but it should be done :|
    w = -w
    b = -b

print(w)
print(b)

# Plotting
plt.figure(figsize=(6, 6))
for i in model.get_sv_indices():
    plt.scatter(train[i - 1][0], train[i - 1][1], color='red', s=80)
train = numpy.array(train).T
plt.scatter(train[0], train[1], c=labels)
plt.plot([-5, 5], [-(-5 * w[0] + b) / w[1], -(5 * w[0] + b) / w[1]])
plt.xlim([-13, 13])
plt.ylim([-13, 13])
plt.show()

使用python绑定的示例，用于SVM库LIBSVM

8 个答案: