如何从svm_model（在Python中）获取支持向量和rho值？

Question

使用libsvm从svm_train获取svm_model后，如何从模型中获取rho和SV？我知道当我得到模型时会打印出这些值，但我不知道如何获得SV。 例如：

svm_model = svmutil.svm_train(Labels,X, svm_options)

现在，如何从svm_model获取rho值和SV？

Answer 1

如果您使用的是svmutil软件包，那么您可以获得支持向量，系数和rho，如下所示，

m = svmutil.svm_train( y, xs, "-s 3 -t 2" ) # EPSILON_SVR and RBF kernel
rho = m.rho[0] 
svs = m.get_SV() # Dictionary with indices 1, 2 corresponding to i-th dim on support vector
sv_coeffs = m.get_sv_coef()

Answer 2

差不多一个月之后，我发现无法从如此生成的svm_model中获取rho或SV。如果有人想找到一个，请使用scikit-learn，它会给你支持向量，双截距和rho值，没有任何麻烦。此外，它比libsvm的python实现更快，并支持numpy数组和矩阵。

Answer 3

如果您运行svm_train.exe安装本身附带的可执行文件libSVM，您会发现它生成模型文件作为输出XXX.model。如果使用编辑器检查此模型，可以在那里找到rho值和支持向量列表。

在C ++ / C代码中，不支持从对象中提取此信息。