python svm参数_SVM参数设置

主要参考了一些博客以及自己使用经验。收集来觉得比较有用的。

LIBSVM

数据格式需要----------------------

决策属性 条件属性a 条件属性b ...

2 1:7 2:5 ...

1 1:4 2:2 ...

数据格式转换----------------------

当数据较少时，可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据。

使用方法为：

1，打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元。

输入格式为：

条件属性a 条件属性b ... 决策属性

7 5 ... 2

4 2 ... 1

输出数据格式是

决策属性 条件属性a 条件属性b ...

2 1:7 2:5 ...

1 1:4 2:2 ...

2，再"工具"-->"宏"-->执行下面有一个选项(FormatDatatoLibsvm)-->执行，要选中这个然后运行就可以了，这时数据转换的问题就解决了(如果没有宏选项，点击“开始--excel选项---在功能区显示“开发工具”选项卡”)

3，可以copy到一个记事本中即可。但是注意在用libsvm的时候要在命令行输入.txt后缀。

svm参数说明----------------------

如果你要输出类的概率，一定要有-b参数

svm-train training_set_file model_file

svm-predict test_file model_fileoutput_file

自动脚本：python easy.py train_data

test_data

自动选择最优参数，自动进行归一化。

对训练集合和测试结合，使用同一个归一化参数。

-c：参数

-g:参数

-v：交叉验证数

-s svm_type : set type of SVM (default 0)

0

-- C-SVC

1

-- nu-SVC

2

-- one-class SVM

3

-- epsilon-SVR

4

-- nu-SVR

-t kernel_type : set type of kernelfunction (default 2)

0

-- linear: u'*v

1

-- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree

2

-- radial basis function: exp(-gamma*|