从 libsvm 模型文件中提取系数/权重答案

【问题标题】：Extract coefficients/weights from libsvm model file从 libsvm 模型文件中提取系数/权重
【发布时间】：2017-06-18 08:17:37
【问题描述】：

我正在使用libsvm 创建一个 2 类分类器。我希望提取./svm-train training.training model.model生成的模型使用的每个特征的系数/权重

model.model 文件如下所示：

svm_type c_svc
kernel_type rbf
gamma 8
nr_class 2
total_sv 442
rho 21
label 1 -1
nr_sv 188 254
SV
7080.357768871263 0:0 1:0.00643 2:0.01046 3:0.00963 4:0.02777 5:0.04338 19:0.04468 
528.7111702760092 0:0 1:0.00058 3:0.00086 6:0.01158 7:0.0028 9:0.08991 13:0.0096 
...
391.7649705739246 0:0 1:0.00055 3:0.00082 5:0.04615 7:0.06374 21:0.00374 31:0.00339 33:0.00395 38:0.16343 
...
-564.1329424321915 0:0 1:0.00709 2:0.00384 3:0.00709 5:0.00399 9:0.01457 10:0.01244 11:0.0206 17:0.02124 20:0.00565 23:0.00846 27:0.04692 33:0.04271 35:0.02389 36:0.00859 39:0.02014

我如何知道svm-predict [options] test.test model.model out.out 将使用哪些系数/权重？最后一行的那些？

谢谢， M.

【问题讨论】：

标签： machine-learning svm libsvm

【解决方案1】：

LIBSVM生成的模型文件，根据官方FAQ entry的说法，包含以下信息：

在模型文件中，后面有参数等信息如标签，每行代表一个支持向量。支持向量按前面显示的“标签”顺序列出。（即，那些来自 “标签”列表中的第一类首先分组，依此类推。）如果 k 是类的总数，在类中的支持向量前面 j，有 k-1 个系数 y*alpha 其中 alpha 是对偶解以下两类问题：1 vs j, 2 vs j, ..., j-1 vs j, j vs j+1, j vs j+2, ..., j vs k and y=1 in first j-1 coefficient, y=-1 in 剩余的 k-j 系数。例如，如果有 4 个类，文件看起来像：
+-+-+-+--------------------+
|1|1|1|                    |
|v|v|v|  SVs from class 1  |
|2|3|4|                    |
+-+-+-+--------------------+
|1|2|2|                    |
|v|v|v|  SVs from class 2  |
|2|3|4|                    |
+-+-+-+--------------------+
|1|2|3|                    |
|v|v|v|  SVs from class 3  |
|3|3|4|                    |
+-+-+-+--------------------+
|1|2|3|                    |
|v|v|v|  SVs from class 4  |
|4|4|4|                    |
+-+-+-+--------------------+

还有一个example 说明如何读取此数据以计算二元分类器的w。

【讨论】：