LibSVM制作鸢尾花数据集



一、下载LibSVM


https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/中下载:
在这里插入图片描述


下载解压后,将该文件复制到对应的python环境下的 .../Lib/site-packages/ 目录下。然后,在目录libsvm和目录libsvm/python/下,新建一个空文件,命名为 __init__.py。

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二、构建数据集

from libsvm.svmutil import *
from libsvm.svm import *
import scipy.spatial
#根据文件路径直接返回要使用的数据格式
label,data= svm_read_problem('..\\source\\iris.txt')#训练数据

p_label,p_data=svm_read_problem('..\\source\\predict.txt')#预测数据
para ='-t 1 -c 4 -b 1'
'''
-t 
0为线性核
1为多项式核
2为高斯核(默认)
'''
#多项式核
model=svm_train(label,data,para)
svm_save_model('..\\source\\multi.txt',model)
acc=svm_predict(p_label,p_data,model)

结果:

在这里插入图片描述


高斯核(将para的里面-t 对应的值改为2):

para ='-t 2 -c 4 -b 1'
'''
-t 
0为线性核
1为多项式核
2为高斯核(默认)
'''

在这里插入图片描述



三、总结

libsvm使用十分方便。



参考

libsvm获得决策函数模型(python+手工iris数据集)

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転載: blog.csdn.net/weixin_46628481/article/details/121377521