如何在 SVM 分类器中重用训练信息

【问题标题】：How to resuse train information in SVM classifier如何在 SVM 分类器中重用训练信息
【发布时间】：2015-02-28 18:15:07
【问题描述】：

我正在使用 opencv SVM 分类器对数字和字母进行分类。（特征数 = 20000，每个特征向量的长度 = 125，类数 36）。

当我运行我的程序时，以下功能（训练）会花费很多时间

svmob.train_auto(m_features, m_labels, cv::Mat(), cv::Mat(), m_params, 10);

有没有办法存储上述函数的输出并在程序的下一次运行中使用它？

这样我可以避免训练时间？

【问题讨论】：

标签： c++ opencv

【解决方案1】：

是的，只需保存训练好的模型：

svmob.train_auto(m_features, m_labels, cv::Mat(), cv::Mat(), m_params, 10);
svmob.save("svmob.yml.gz"); // zipping saves 3/4 space.

稍后，不要重新训练，而是重新读一遍：

SVM svmob;
svmob.load("svmob.yml.gz");
svmob.predict(...);

【讨论】：