python - 如何从 svm_model（在 Python 中）获取支持向量和 rho 值？

Question

使用 libsvm 从 svm_train 获取 svm_model 后，如何从模型中获取 rho 和 SV？我知道当我得到模型时这些值会被打印出来，但我不知道如何得到 SV。前任：

svm_model = svmutil.svm_train(Labels,X, svm_options)

现在，如何从 svm_model 获取 rho 值和 SV？

Answer 1

如果您使用的是 svmutil 包，那么您可以获得支持向量、系数和 rho，如下所示，

m = svmutil.svm_train( y, xs, "-s 3 -t 2" ) # EPSILON_SVR and RBF kernel
rho = m.rho[0] 
svs = m.get_SV() # Dictionary with indices 1, 2 corresponding to i-th dim on support vector
sv_coeffs = m.get_sv_coef()

Answer 2

将近一个月后，我发现无法从如此生成的 svm_model 中获取 rho 或 SV。如果有人想找到一个，请使用scikit-learn，它可以轻松地为您提供支持向量、双截距和 rho 值。此外，它比 libsvm 的 python 实现更快，并且支持 numpy 数组和矩阵。

Answer 3

如果您运行安装本身svm_train.exe附带的可执行文件libSVM，您会发现它会生成一个模型文件作为输出，XXX.model. 如果您使用编辑器检查此模型，您可以在那里找到 rho 值和支持向量列表。

看起来在 C++/C 代码中，不支持从对象中提取此信息。