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我正在使用带有预计算内核的 libsvm。我为示例数据集 heart_scale 生成了一个预先计算的内核文件并执行了函数svmtrain()。它工作正常并且支持向量被正确识别，即类似于标准内核。

但是，当我尝试运行时svmpredict()，它为预先计算的模型文件提供了不同的结果。在挖掘代码后，我注意到该svm_predict_values()函数需要支持向量的实际特征，这在预计算模式下不可用。在预计算模式下，我们只有每个支持向量的系数和索引，这被误认为是它的特征svmpredict()。

这是一个问题还是我错过了什么。

（请让我知道如何svmpredict()在预计算模式下运行。）

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测试集向量 x 和每个训练集向量之间的核评估值应用作测试集特征向量。

以下是 libsvm 自述文件中的相关行：

xi 的新训练实例：
<label> 0:i 1:K(xi,x1) ... L:K(xi,xL)


任何 x: <label> 0:?的新测试实例 1:K(x,x1) ... L:K(x,xL)

libsvm 自述文件是说，如果你有 L 个训练集向量，其中 xi 是一个训练集向量，其中 i 来自 [1..L]，以及一个测试集向量 x，那么 x 的特征向量应该是

<x 的标签> 0:<任意数字> 1:K(x^{test},x1^{train}), 2:K(x^{test},x2^{train}) ... L:K (x^{test},xL^{train})

其中 K(u,v) 用于表示以向量 u 和 v 作为参数的核函数的输出。

我在下面包含了一些示例 python 代码。

原始特征向量表示和预计算（线性）内核的结果并不完全相同，但这可能是由于优化算法的差异。

from svmutil import *
import numpy as np

#original example
y, x = svm_read_problem('.../heart_scale')
m = svm_train(y[:200], x[:200], '-c 4')
p_label, p_acc, p_val = svm_predict(y[200:], x[200:], m)

##############
#train the SVM using a precomputed linear kernel

#create dense data
max_key=np.max([np.max(v.keys()) for v in x])
arr=np.zeros( (len(x),max_key) )

for row,vec in enumerate(x):
    for k,v in vec.iteritems():
        arr[row][k-1]=v
x=arr

#create a linear kernel matrix with the training data
K_train=np.zeros( (200,201) )
K_train[:,1:]=np.dot(x[:200],x[:200].T)
K_train[:,:1]=np.arange(200)[:,np.newaxis]+1

m = svm_train(y[:200], [list(row) for row in K_train], '-c 4 -t 4')

#create a linear kernel matrix for the test data
K_test=np.zeros( (len(x)-200,201) )
K_test[:,1:]=np.dot(x[200:],x[:200].T)
K_test[:,:1]=np.arange(len(x)-200)[:,np.newaxis]+1

p_label, p_acc, p_val = svm_predict(y[200:],[list(row) for row in K_test], m)
于 2012-06-23T21:36:29.297 回答