libsvm实现多分类代码
时间: 2023-09-11 10:04:38 浏览: 53
我可以为您提供使用LibSVM实现多分类的示例代码。请注意,此代码仅用于参考目的,并可能需要针对您的特定数据集和问题进行修改和优化。
```
import numpy as np
from sklearn import datasets
from svmutil import *
# 加载数据集(这里使用Iris数据集)
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2] # 只使用前两个特征
y = iris.target
# 将数据集划分为训练集和测试集
indices = np.random.permutation(len(X))
X_train, y_train = X[indices[:-10]], y[indices[:-10]]
X_test, y_test = X[indices[-10:]], y[indices[-10:]]
# 训练模型
prob = svm_problem(y_train, X_train)
param = svm_parameter('-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.1') # 选择RBF核函数
model = svm_train(prob, param)
# 在测试集上进行预测
p_label, p_acc, p_val = svm_predict(y_test, X_test, model)
print(p_label) # 输出预测标签
```
在此示例中,我们使用LibSVM和Iris数据集实现了多分类问题。其中,我们选择使用RBF核函数,并设置参数s=0表示分类问题,t=2表示使用RBF核函数,c=1表示正则化强度,g=0.1表示RBF核函数的gamma参数。最后,我们使用svm_predict函数在测试集上进行预测,并输出预测标签。