如何在libsvm中创建训练和测试文件的源数据文件？

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。类型1，类型2，类型3。libSVM的格式如下:标签索引1:值1索引2:值2...

现在，我已经将类型1的标签作为1，类型2的标签为2，类型3的标签为3。所有的值都保存为1:(value)。因此，我的训练和测试文件如下所示。

1 1:值\n 1 1:值\n。。。1 1:值\n 2 1:值\n。。。2 1:值\n 3 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。我想确认我是否正确地使用了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：

假设你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)组成的特征集，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，我们想要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包含要素a(id=1)，c(id=3)
• d3包含要素a(id=1)和b(id=2)

，c(id=3)

• d2包含要素b(id=2)

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