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我在 5x2 交叉验证中使用 Libsvm 对大量数据进行分类，也就是说，我有 47k 个样本用于训练，47k 个样本用于 10 种不同配置的测试。
我一般都是用Libsvm的脚本easy.py来对数据进行分类，但是时间太长了，我已经等了3个多小时没有结果，我还是要重复此过程 9 次以上!
有人知道如何在处理大量数据时更快地使用 libsvm 吗？ C++ Libsvm 函数是否比 python 函数运行得更快？
最佳答案
LibSVM 的训练算法无法扩展到此类数据集；在最坏的情况下需要 O(n³) 的时间，在典型的情况下需要大约 O(n²) 的时间。首先要尝试的是正确缩放数据集；如果还是不行，切换到
关于python - libsvm 中的大量训练和测试数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17457460/
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我正在考虑使用 LibSVM我正在创建所需的特征向量。 在几乎所有的示例数据中，特征都有一个顺序，例如: +1 1:3 2:1 3:5 4:2 10:8 想知道这个顺序是否重要，例如: +1 4:2
对于相同的数据集和参数，LibSVM 和 scikit-learn 的 SVM 实现的精度不同，尽管 scikit-learn also uses LibSVM internally 。 我忽略了什么
当我打开 LIBSVM 训练数据的示例文件时，我无法理解文件结构。有人可以告诉我如何制作吗？ 以下是我用于预测歌曲的歌曲作者的训练数据(作为示例): 特征1:歌词中“爱”字的数量 特征2:歌词中“ f
当我打开 LIBSVM 训练数据的示例文件时，我无法理解文件结构。有人可以告诉我怎么做吗？ 下面是我预测歌曲作者的训练数据(作为例子): 特征一:歌词中“爱”字的数量 特征2:歌词中“ friend
我是 python 的新手，我正在尝试使用 libsvm。我正在尝试在 grid.py 的帮助下进行交叉验证。我从数据库中获取数据，因此它不是稀疏形式。有什么办法可以按照grid.py中数据格式的要求
我有一个 LIBSVM 缩放模型(使用 svm-scale 生成)，我想将它移植到 PySpark。我天真地尝试了以下方法: scaler_path = "path to model" a = Min
我不明白LIBLINEAR API中bias参数的含义。为什么在训练时由用户指定？难道它不应该只是从分离超平面到原点的距离，这是学习模型的参数吗？ 这来自自述文件: struct problem {
对于 LibSVM。 在'A Practical Guide to Support Vector Classification'中建议使用m数来表示m-category属性。例如 {red, gree
是否有任何脚本可以将制表符分隔的数据文件转换为 libSVM 数据格式？例如我未标记的数据: -1 9.45 1.44 8.90 -1 8.12 7.11 8.90-1 8.11 6.12 8.78
我的数据有一个奇怪的结果，我想知道您或其他任何人是否对此有任何见解.. 我有大约 5000 个数据和大约 16000 个属性，我用每个类的 2000 个数据(我只有两个类)训练了我的 RBF svm(
我想知道为什么 libSVM 在使用或不使用概率进行预测时会给出不同的准确度结果，并且我在 this page 找到了常见问题解答其中说 Q: Why using svm-predict -b 0 a
我正在使用 LIBSVM for matlab。当我使用回归 SVM 时，它输出的概率估计是一个空矩阵，而在使用分类时此功能运行良好。这是正常行为吗，因为在 LIBSVM 自述文件中它说: -b pr
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我已经扩展了我的训练数据并尝试进行交叉验证以获得最佳参数，但我不知道该怎么做。我尝试读取缩放后的训练数据并将它们分配给 svm_problem 变量: svm_node My_svm_node[164
我正在使用 LibSVM 进行一些多类分类。我使用 LibSVM 的 MATLAB 接口(interface)训练模型。然后，我以 C 语言可以识别的格式保存该模型。现在我想在 C 语言中使用 svm
我的目标是制作一个多类分类器，用于处理不同的文件，这些文件将标记至少两个类(或标签)。这些文件是议会倡议的，因此每个文件都将在同义词库中以至少一对值进行索引。 我在Python版本中使用“libsvm
我打算在 MATLAB 中安装 libSVM 并下载了该文件。 但是在 MATLAB 中似乎已经有了函数，svmtrain、svmpredict 等等。 MATLAB 是否已附带 LIBSVM？ 最佳
我想使用从 Libsvm 模型派生的参数来预测新数据(不是在 matlab 中)。我想问模型中的支持向量(nSV，sv_coef，SVs)是否是按照模型中Label的顺序排列的？下面是使用线性核从fi
我有一个数据集，负标签值的数量是正标签值数量的 163 倍，所以我有一个不平衡的数据集。我已经尝试过了: model = svmtrain(trainLabels, trainFeatures, '-
我正在使用 libsvm 进行多元回归。我有一些缺失值的数据。例如，我有 10 个实例，每个实例有 10 个节点，每个节点有 10 个与其关联的链接。我需要使用 10 个实例来训练这 10 个节点。但
我是一名优秀的程序员,十分优秀！