libsvm使用总结
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了libsvm使用总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
./tools/
subset.py 分割数据集
grid.py 优化参数c、g
checkdata.py 检测数据集格式
easy.py 综合
./windows/
svm-scale.exe 规范化
svm-train.exe 训练模型
svm-pridict.exe 预测分类
检测数据格式 python checkdata.py train.txt
优化数据 svm-scale filename
训练模型 svm-train.exe heart_scale
预测测试集 svm-predict heart_scale heart_scale.model heart_scale.out
进行参数最优估计 python grid.py heart_scale
利用已得参数重新训练模型 svm-train.exe -c 2048 -g 0.0001220703125 heart_scale
重新预测 svm-predict.exe heart_scale heart_scale.model heart_scale.out
一步到位的命令 python easy.py heart_scale heart_test
以上是关于libsvm使用总结的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何将 LIBSVM 模型(使用 LIBSVM 保存)读入 PySpark?
为啥在 Weka 中使用 libsvm 时会出现“NoClassDefFoundError:libsvm/svm_print_interface”错误?