如何利用python使用libsvm
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发布时间：2022-04-26 09:34
共2个回答
热心网友
时间：2022-04-18 21:22
因为要用libsvm自带的脚本grid.py和easy.py,需要去官网下载绘图工具gnuplot,解压到c盘.进入c:\libsvm\tools目录下，用文本编辑器（记事本，edit都可以）修改grid.py和easy.py两个文件，找到其中关于gnuplot路径的那项，根据实际路径进行修改，并保存
python与libsvm的连接（参考SVM学习笔记（2）LIBSVM在python下的使用）
1.打开IDLE(pythonGUI)，输入>>>importsys>>>sys.version
2.如果你的python是32位，将出现如下字符：
(default,Apr102012,23:31:26)[MSCv.150032bit(Intel)]’
这个时候LIBSVM的python接口设置将非常简单。在libsvm-3.16文件夹下的windows文件夹中找到动态链接库libsvm.dll，将其添加到系统目录，如`C:\WINDOWS\system32\’，即可在python中使用libsvm
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3.执行一个小例子
importos
os.chdir('C:\libsvm-3.18\python')#请根据实际路径修改
fromsvmutilimport*
y,x=svm_read_problem('../heart_scale')#读取自带数据
m=svm_train(y[:200],x[:200],'-c4')
p_label,p_acc,p_val=svm_predict(y[200:],x[200:],m)
##出现如下结果，应该是正确安装了optimizationfinished,#iter=257nu=0.351161
obj=-225.628984,rho=0.636110nSV=91,nBSV=49
TotalnSV=91
Accuracy=84.2857%(59/70)(classification)
热心网友
时间：2022-04-18 22:40
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，
1.
把包解压在C盘之中，如：C:\libsvm-3.18
2.
因为要用libsvm自带的脚本grid.py和easy.py,需要去官网下载绘图工具gnuplot,解压到c盘
3.
进入c:\libsvm\tools目录下，用文本编辑器（记事本，edit都可以）修改grid.py和easy.py两个文件，找到其中关于gnuplot路径的那项，根据实际路径进行修改，并保存
4python与libsvm的连接（参考SVM学习笔记（2）LIBSVM在python下的使用 ）
a.打开IDLE(python GUI)，输入
>>>import sys
>>>sys.version
如果你的python是32位，将出现如下字符：
‘2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) [MSC v.1500 32 bit (Intel)]’
这个时候LIBSVM的python接口设置将非常简单。在libsvm-3.16文件夹下的windows文件夹中找到动态链接库libsvm.dll，将其添加到系统目录，如`C:\WINDOWS\system32\’，即可在python中使用libsvm
b.如果你是64位的请参考文献，请参考上述连接。
5.执行一个小例子
import os
os.chdir('C:\libsvm-3.18\python')#请根据实际路径修改
from svmutil import *
y, x = svm_read_problem('../heart_scale')#读取自带数据
m = svm_train(y[:200], x[:200], '-c 4')
p_label, p_acc, p_val = svm_predict(y[200:], x[200:], m)
##出现如下结果，应该是正确安装了
optimization finished, #iter = 257
nu = 0.351161
obj = -225.628984, rho = 0.636110
nSV = 91, nBSV = 49
Total nSV = 91
Accuracy = 84.2857% (59/70) (classification)
