使用LIBSVM来预测用户的真实性

Question

我计划使用LibSVM来预测Web应用程序中的用户真实性。 （1）收集有关特定用户行为的数据（例如，登录时间，IP地址，国家等） （2）使用收集的数据训练SVM （3）使用实时数据进行比较，并在真实性水平上生成输出

有人可以告诉我如何用LibSVM做这样的事情？ Weka能帮助解决这些类型的问题吗？

Answer 1

您提到的三个步骤是解决方案的概述。更详细一点：

1. 确保您获得大量标记的数据，即使用真实/非真实注释的行为日志。 （如果没有标记数据，您将进入半监督学习的非常先进的领域，或者必须考虑其他解决方案。）
2. 根据您认为可以很好地预测真实性的数据设计一些功能。尝试使用该方法并对其进行优化，直到它通过某种统计标准运行良好。使用ten-fold cross validation确保您不会过度拟合。
3. LibSVM可以输出概率估计值及其答案;见其manual。
的第8部分