是否有任何关于 python 中 libsvm 的良好文档以及一些 非平凡 示例，解释每个标志的含义，以及如何从头到尾训练和测试数据？
(libsvm 没有官方文档。为 libsvm 提供的“官方文档”只是一篇关于 SVM 工作原理的论文，不包含任何模块的使用说明。因此，请链接任何有用的 python 文档/示例代码此处为 libsvm）
【问题讨论】：
标签： python machine-learning svm libsvm
如果您已经下载了 libSVM，您会在两个文件中找到一些“有用”的文档：
./libsvm-3.xx/README 位于顶层目录中的文件，其中包含 C/C++ API 以及有关二进制可执行文件 svm-predict、svm-scale 和 svm-train 的文档
./libsvm-3.xx/python/README 处理 Python 接口（@987654327@ 和 svmutil），我认为这是您正在寻找的。然而，这个例子虽然是一个好的开始，但还是很幼稚。
我建议你，如果你想在 Python 中使用 libSVM，scikit-learn 包在下面使用 libSVM 实现了 SVM，它更容易，更好地记录，并且让你控制相同的 libSVM 参数。
【讨论】：
我认为您可能以错误的方式处理此问题。您似乎希望像使用 ls 一样使用 LIBSVM：只需执行 man ls 即可获取参数并查看结果。 SVM 比这更复杂。
LIBSVM 的作者发表了一篇名为：A Practical Guide to Support Vector Classification 的文档（不是科学论文！）。您需要阅读并理解作者在那里解释的所有内容。该指南的附录提供了许多数据集的多个示例，以及如何训练和如何搜索参数（所有这些都非常重要）。
LIBSVM 发行版的 python 目录中有一个 README 文件。如果您了解 python 并且阅读了实用指南，那么您应该能够使用它。如果不是，您可能应该从命令行示例开始学习 SVM，或者从更容易的东西（不是 SVM！）开始学习 python。阅读并理解后，您应该能够阅读使用附录中的所有示例并从 python 中调用它们。
一旦您尝试过此操作，您应该可以立即启动并运行。如果没有，这里是就您遇到的问题提出具体问题的好地方。
【讨论】：