使用LIBSVM运行示例文件

Question

我刚刚安装了LIBSVM并观看了此YouTube video以了解如何训练和测试数据集。

不幸的是我收到以下错误：

Can't open input file a1a.train.

我在这里想念的是什么？ 感谢

Answer 1

如果您希望使用Python训练SVM，我建议您使用scikit-learn。它是python中的机器学习包，提供大量文档和支持。它也可以通过pip和anaconda进行安装，因此很容易安装并运行它。

Sklearn有一个特定的SVM module，它使用LIBSVM来执行后端工作，而sklearn则执行大部分数据处理。

这是来自sklearn的一个很好的example，用于在python和sklearn中运行你的第一个SVM。

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate sample data
X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
Add noise to targets
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(8))

# Fit regression model
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3)
svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e3, degree=2)
y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)
y_lin = svr_lin.fit(X, y).predict(X)
y_poly = svr_poly.fit(X, y).predict(X)

# look at the results
lw = 2
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.hold('on')
plt.plot(X, y_rbf, color='navy', lw=lw, label='RBF model')
plt.plot(X, y_lin, color='c', lw=lw, label='Linear model')
plt.plot(X, y_poly, color='cornflowerblue', lw=lw, label='Polynomial model')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()