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LibSVM工具实现决策树训练

2021-11-18 22:00:39 作者：互联网

一、下载LibSVM

二、使用LibSVM制作鸢尾花数据集

三、利用上述数据集实现模型训练并写出决策函数的数学公式

四、总结

一、下载LibSVM

LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines

二、使用LibSVM制作鸢尾花数据集

将下载好的压缩包解压

打开后点击Windows，找到svm-toy.exe的运行程序并运行

手动生成

然后点击保存，在点几个数据，再点击保存

三、利用上述数据集实现模型训练并写出决策函数的数学公式

打开IDEA

新建一个java项目

将解压文件下的Java文件中的libsvm文件中的所有文件复制到项目中

在项目中新建一个Test

将Java中的4个文件复制进去

然后在test类中添加代码

package test;

import java.io.IOException;

class test1 {
    public static void main(String args[]) throws IOException {
        //存放数据以及保存模型文件路径
        String filepath = "D:\\SVm test\\";
        /*
         * -s 设置svm类型：默认值为0
         *          0– C-SVC
         *          1 – v-SVC
         *          2 – one-class-SVM
         *          3 –ε-SVR
         *          4 – n - SVR
         *
         * -t 设置核函数类型，默认值为2
         *          0 --线性核
         *          1 --多项式核
         *          2 -- RBF核
         *          3 -- sigmoid核
         *
         * -d degree:设置多项式核中degree的值，默认为3
         *
         * -c cost：设置C-SVC、ε-SVR、n - SVR中从惩罚系数C，默认值为1；
         */
        String[] arg = {"-s","0","-c","10","-t","0",filepath+"456.txt",filepath+"line.txt"};
        String[] arg1 = {filepath+"678.txt",filepath+"line.txt",filepath+"predict1.txt"};
        System.out.println("----------------线性-----------------");
        //训练函数
        svm_train.main(arg);
        svm_predict.main(arg1);


        arg[5]="1";
        arg[7]=filepath+"poly.txt";//输出文件路径
        arg1[1]=filepath+"poly.txt";
        arg1[2]=filepath+"predict2.txt";
        System.out.println("---------------多项式-----------------");
        svm_train.main(arg);
        svm_predict.main(arg1);

        arg[5]="2";
        arg[7]=filepath+"RBF.txt";
        arg1[1]=filepath+"RBF.txt";
        arg1[2]=filepath+"predict3.txt";
        System.out.println("---------------高斯核-----------------");
        svm_train.main(arg);
        svm_predict.main(arg1);

    }
}

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