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读取 libsvm 的训练数据后崩溃

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 20:27:46 24 4
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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[16400][157];
svm_node temp[157];
FILE *fp =NULL;
fp = fopen("Scaled_Train_Data.txt","r"); //my data is in fp
for(int LineNumber = 0 ; stop !=1 ; LineNumber++)
{
//std::cout<<"Line Number "<<LineNumber<<" Is processed .. \n";
if (readline(fp)==NULL)
{
stop = 1;
break;
}
char *p=line;
int next_index=1;
int index = 0 ;
double target;
double value;

sscanf(p,"%lf",&target);
while(isspace(*p)) ++p; //remove any spaces betweeen numbers ...
while(!isspace(*p)) ++p;

while(sscanf(p,"%d:%lf",&index,&value)==2)
{
for(i=next_index;i<index;i++)
{
temp[i-1].index = i;
temp[i-1].value = 0;
}
temp[index-1].index = index;
temp[index-1].value = value;
while(*p!=':') ++p; //check to see if we obey the rule of libsvm
++p;
while(isspace(*p)) ++p; //remove any spaces between numbers
while(*p && !isspace(*p)) ++p;
next_index=index+1;
}
temp[index].index = -1;
temp[index].value = 0;
x[LineNumber] = temp;
}

我可以向您保证,我能够成功读取数据,并且 temp 变量始终保存我的 scaled_train 数据的一个特征向量。

但是当我打电话

svm_cross_validation(&Test_Data,&param,7,target); 

我收到运行时访问冲突错误。

我填了

  • Test_data.l = 特征向量数量
  • Test_data.y = 功能标签
  • Test_Data.x = 特征值

我不知道这里出了什么问题。

这里也有一些奇怪的东西。当我尝试读取 svm_node 的值和索引时,我总是得到 scaled_data 的最后一行,但无法看到整个数据。 (我猜问题就出在这里。)

for (int j = 0 ; j < 164000 ; j++)  //number of rows 
{
for (int i = 0 ; i < 157 ; i++) //maximum number of features
{
printf("The x[%d][%d] is %d %lf",j,i,x[j][i].index,x[j][i].value); //I always get the last row for 16400 times !!!!!
getchar();
}
}

最佳答案

如果您的训练数据采用 LIBSVM 格式(又名 svmlight 格式),最简单的解决方案是查看 LIBSVM 用于读取模型的例程:

void read_problem(const char *filename);

如 LIBSVM 包中的 svm-train.c 中所定义。

关于读取 libsvm 的训练数据后崩溃,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16616111/

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