algorithm - 如何在 libsvm 中为训练和测试文件创建源数据文件？

Question

我想使用数据集来训练模型。该数据集具有三种不同类型的生理数据。 type 1, type 2 and type 3. libSVM 的格式如下:标签 index1:value1 index2:value2....

现在，我将类型 1 的标签设为 1，类型 2 的标签设为 2，类型 3 的标签设为 3。所有值都保存为 1:(value)。所以，我的训练和测试文件如下。

1 1:值\n1 1:值\n1 1:值\n1 1:值\n1 1:值\n...1 1:值\n2 1:值\n2 1:值\n2 1:值\n2 1:值\n2 1:值\n...2 1:值\n3 1:值\n3 1:值\n3 1:值\n3 1:值\n...3 1:值\n

因此，我正在使用这种源文件训练 svm，并使用类似的源文件进行测试。我想确定我是否正确使用了 SVM 数据格式。谢谢

Answer 1

LIBSVM 的矢量数据集格式定义为

label feature_id1:feature_value1 feature_id2:feature_value2 ...

因此，每个特征(或值)都需要有自己的唯一标识符。

示例:

假设您有三个不同的类标签 1,2,3 和一个由 a(id=1),b(id=2),c=(id= 3)，这是通过特征选择机制获得的。

假设我们有三个数据点d1,d2,d3，我们想在我们的数据集中描述，例如:

2 1:0.5325 3:0.523

3 2:0.7853 3:0.6326

1 1:0.53265 2:0.5422

含义:

• d1 包含特征 a(id=1) 和 c(id=3)
• d2 包含特征 b(id=2) 和 c(id=3)
• d3 包含特征 a(id=1) 和 b(id=2)

请注意，没有必要为给定数据点中未包含的特征提供 feature_id1:feature_value1。