Python 之 LIBSVM 使用小结（一）

旧城等待， 2022-08-03 11:59 308阅读 0赞

1）从python官网上下载windows下的安装包python-2.7.3.msi并安装

2）打开IDLE(python GUI)，输入  
>>>import sys  
>>>sys.version  
如果你的python是32位，将出现如下字符：  
‘2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) \[MSC v.1500 32 bit (Intel)\]’  
这个时候LIBSVM的python接口设置将非常简单。在libsvm-3.16文件夹下的windows文件夹中找到动态链接库libsvm.dll，将其添加到系统目录，如\`C:\\WINDOWS\\system32\\’，即可在python中使用libsvm

3）如果你的python是64位的，也就是说打开IDLE(python GUI)，输入  
>>>import sys  
>>>sys.version  
出现如下字符：  
'2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:24:47) \[MSC v.1500 64 bit (AMD64)\]'  
这时你需要首先自己编译64位的动态链接库libsvm.dll。方法如下：  
在程序列表中的Microsoft Visual Studio 2010/Visual Studio Tools下找到Visual Studio x64 Win64 Command Prompt(2010)，注意一定要是64位的command prompt  
cd到LIBSVM所在文件夹libsvm-3.16  
输入nmake -f Makefile.win clean all  
这时libsvm-3.16的windows目录下将生成64位的动态链接库。将新生成的libsvm.dll复制到系统目录（例如\`C:\\WINDOWS\\system32\\'）即可。

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**4）简单SVM操作直接照此步骤实现。**  
打开IDLE  
>>>import os  
>>>os.chdir(‘C:\\Program Files\\libsvm-3.16\\python’)  
>>>from svmutil import \*  
>>> y, x = svm\_read\_problem(‘../heart\_scale’)  
>>> m = svm\_train(y\[:200\], x\[:200\], ‘-c 4’)  
>>> p\_label, p\_acc, p\_val = svm\_predict(y\[200:\], x\[200:\], m)

5）python接口的说明  
在libsvm-3.16的python文件夹下主要包括了两个文件svm.py和svmutil.py。  
svmutil.py接口主要包括了high-level的函数，这些函数的使用和LIBSVM的MATLAB接口大体类似  
svmutil中主要包含了以下几个函数：  
svm\_train() : train an SVM model  
svm\_predict() : predict testing data  
svm\_read\_problem() : read the data from a LIBSVM-format file.  
svm\_load\_model() : load a LIBSVM model.  
svm\_save\_model() : save model to a file.  
evaluations() : evaluate prediction results.  
svm.py接口主要包括了一些low-level的应用。在svm.py中采用了python内置的ctypes库，由此python可以直接访问svm.h中定义的C结构和接口函数。svm.py主要运用了四个数据结构svm\_node, svm\_problem, svm\_parameter和svm\_model。

【后记】

如果（4）中代码出现 “ ImportError: No module named svmutil ” 报错 解决方式

详见：[Python 之 LIBSVM 使用小结（二）][Python _ LIBSVM]

详址：http://blog.csdn.net/u013630349/article/details/47322303

AC 代码如下

import os
    #os.chdir(‘C:\Program Files\libsvm-3.16\python’)
    os.chdir("F:\\wfpdm\\20150727_1010\\libsvm\\libsvm-3.12\\python")
    import sys
    sys.path.append('F:\\wfpdm\\20150727_1010\\libsvm\\libsvm-3.12\\python')
    from svmutil import *
    
    y, x = svm_read_problem('../heart_scale')
    m = svm_train(y[:200], x[:200], '-c 4')
    p_label, p_acc, p_val = svm_predict(y[200:], x[200:], m)

[1361437224_9738.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201302/21/1361437224_9738.jpg
[Python _ LIBSVM]: http://blog.csdn.net/u013630349/article/details/47322303