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1000个特征7个类别MATLAB中SVM得训练多久
3天
svm模型训练后的参数说明
现简单对屏幕回显信息进⾏说明：
#iter 为迭代次数，
nu 与前⾯的操作参数 -n nu 相同，
obj 为 SVM ⽂件转换为的⼆次规划求解得到的最⼩值，
rho 为判决函数的常数项 b ，
nSV 为⽀持向量个数，
nBSV 为边界上的⽀持向量个数，
Total nSV 为⽀持向量总个数。
训练后的模型保存为⽂件 *.model ，⽤记事本打开其内容如下：
svm_type c_svc % 训练所采⽤的 svm 类型，此处为 C- SVC
kernel_type rbf % 训练采⽤的核函数类型，此处为 RBF 核
gamma 0.0769231 % 设置核函数中的 g ，默认值为 1/ k
nr_class 2 % 分类时的类别数，此处为两分类问题
total_sv 132 % 总共的⽀持向量个数
rho 0.424462 % 决策函数中的常数项 b
label 1 -1% 类别标签
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nr_sv 64 68 % 各类别标签对应的⽀持向量个数
SV % 以下为⽀持向量
1 1:0.166667 2:1 3:-0.333333 4:-0.43396
2 5:-0.383562 6:-1 7:-1 8:0.068702
3 9:-1 10:-0.903226 11:-1 12:-1 13:1
0.5104832128985164 1:0.125 2:1 3:0.333333 4:-0.320755 5:-0.406393 6:1 7:1 8:0.0839695 9:1 10:-0.806452 12:-0.333333 13:0.5
1 1:0.333333 2:1 3:-1 4:-0.245283 5:-0.506849 6:-1 7:-1 8:0.129771 9:-1 10:-0.16129 12:0.333333 13:-1
1 1:0.208333 2:1 3:0.333333 4:-0.660377 5:-0.525114 6:-1 7:1 8:0.435115 9:-1 10:-0.193548 12:-0.333333 13:1
4 ）采⽤交叉验证选择最佳参数 C 与 g
通常⽽⾔，⽐较重要的参数是 gamma (-g) 跟 cost (-c) 。⽽ cross validation (-v)
的参数常⽤ 5 。那么如何去选取最优的参数 c 和 g 呢？ libsvm 的 python ⼦⽬录下⾯的 grid.py 可以帮助我们。 此时。其中安
装 python2.5 需要（⼀般默认安装到 c:/python25
下），将 gnuplot 解压。安装解压完毕后，进⼊ /libsvm/tools ⽬录下，⽤⽂本编辑器（记事
本， edit 都可以）修改 grid.py ⽂件，找到其中关于 gnuplot 路径的那项（其默认路径为
gnuplot_exe=r"c:/tmp/gnuplot/bin/pgnuplot.exe" ），根据实际路径进⾏修改，并保存。然
后，将 grid.py 和 C:/Python25 ⽬录下的 python.exe ⽂件拷贝到 libsvm/windows ⽬录下，键⼊以下命令： $ python grid.py
train.1.scale 执⾏后，即可得到最优参数 c 和 g 。
另外，⾄于下 libsvm 和 python 的接⼝的问题，在 libsvm2.86 中林⽼师已经帮助我们解决，在/libsvm/windows/python ⽬录下⾃带了 svmc.pyd 这个⽂件，将该⽂件⽂件复制到
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libsvm/python ⽬录下，同时，也将 python.exe ⽂件复制到该⽬录下，键⼊以下命令以检验效
果（注意： .Py ⽂件中关于 gnuplot 路径的那项路径⼀定要根据实际路径修改）：
python svm_test.py
如果能看到程序执⾏结果，说明 libsvm 和 python 之间的接⼝已经配置完成，以后就可以直接在python 程序⾥调⽤ libsvm 的函数了！
5 ） 采⽤最佳参数 C 与 g 对整个训练集进⾏训练获取⽀持向量机模型
$ svmtrain –c x –g x –v x training_set_file [model_file]
x 为上述得到的最优参数 c 和 g 的值， v 的值⼀般取 5 。
6 ）利⽤获取的模型进⾏测试与预测
使⽤ Svmtrain 训练好的模型进⾏测试。输⼊新的 X 值，给出 SVM 预测出的 Y 值
$ Svmpredict test_file model_file output_file
如： ./svm-predict heart_scale heart_scale.model heart_scale.out
Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)
这⾥显⽰的是结果
⼀个具体使⽤的例⼦。
以 libsvm 中的 heart_scale 作为训练数据和测试数据，同时已经将 python 安装⾄ c 盘，并将grid.py ⽂件中关于 gnuplot 路径的默认值修改为实际解压缩后的路径，将
heart_scale 、 grid.py 和 python.exe 拷贝⾄ /libsvm/windows ⽂件夹下。
./svm-train heart_scale
optimization finished, #iter = 162
nu = 0.431029
obj = -100.877288, rho = 0.424462
nSV = 132, nBSV = 107
Total nSV = 132
此时，已经得到 heart_scale.model ，进⾏预测：
./svm-predict heart_scale heart_scale.model heart_scale.out
Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)
正确率为 Accuracy = 86.6667% 。
./python grid.py heart_scale
得到最优参数 c=2048 ， g=0.0001220703125.
./svm-train -c 2048 -g 0.0001220703125 heart_scale 得到 model 后，由 ./svm-predict heart_scale heart_scale.model
heart_scale.out 得到的正确
率为 Accuracy = 85.1852%.这块还有点迷惑？为什么正确率降低了？
当然也可以结合subset.py 和 easy.py 实现⾃动化过程。
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如果要训练多次，可以写个批处理程序省好多事。
这⾥举个例⼦：
::@ echo off
cls
:: split the data and output the results
for /L %%i in (1,1,1000) do python subset.py b59.txt 546 b59(%%i).in8 b59(%%i).out2
for /L %%i in (1,1,1000) do python easy.py b59(%%i).in8 b59(%%i).out2 result89.txt
这段批处理代码⾸先调⽤subset.py对⽂件b59.txt执⾏1000次分层随机抽样(对数据进⾏80-20%分割)然后调⽤easy.py 进⾏1000次参数寻优，把记录结果写到result89.txt中
（包括1000次训练的分类准确率和参数对）。
还可以调⽤fselect.py进⾏特征选择，调⽤plotroc.py进⾏roc曲线绘制。
先写到这⾥吧，希望能和⼤家⼀起学习libsvm，进⼀步学好svm。
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在网上学习Python开发需要多久？
不同培训学校有不同的培训周期，一般培训学校的学习周期为五个月;如果是自学的话，周期少则半年以上，多则一年半左右 ，综合个人的实际情况来决定,一般培训Python课程分为5个主要学习阶段，分别从Python核心编程、全栈开发、爬虫开发、人工智能、就业指导依次培训。
一般会用五周左右的时间学习Python核心编程，通过Python语言基础知识以及Linux相关知识的学习，了解什么是数据库，掌握Python的基础内容。第二阶段会用五周左右的时间学习全栈开发的内容，配合项目讲解新的内容，用真实的企业项目，使学员掌握真正的开发流程和技术。第三阶段是网络爬虫的学习，一般是3周左右。用Scrapy框架和MongoDB实现百万量数据的爬取；第四阶段是人工智能的学习了，大约需要六周。了解行业中流行的数据模型和算法，使用主流人工智能框架进行项目开发最后一阶段是就业指导，帮助学院修改简历，提供多方面的就业服务。千锋教育拥有多年Python培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，拥有国内一体化教学管理及学员服务，助力更多学员实现高薪梦想。
熟练使用python需要多久
如果是自学，从零基础开始学习Python的话，依照每个人理解能力的不同，大致上需要半年到一年半左右的时间，当然，如果有其它编
程语言的经验，入门还是非常快的，大概需要2~3个月可以对上手Python语言编写一些简单的应用。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断
更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
推荐学习《python教程》
在您开始之前，在你的计算机将需要Python，但您可能不需要下载它。首先检查(在同级目录下在命令行窗口输入python)有没有安装
Python。如果你看到了一个Python解释器的响应，那么就能在它的显示窗口中得到一个版本号。通常的版本都可以做到Python的向前兼容。
如果您需要安装， 您不妨下载最近稳定的版本。 就是那个以没有被标记作为alpha或Beta发行的最高的版本。目前最稳定的版本是
Python3.0以上。
python跑10000个数据集要多久
看具体采集任务的内容，如果是图片，访问地址规范，熟悉规则，也就是一两分钟的事情，如果是复杂网页，并且反爬规则负杂可能需要半个小时，如果类似从天眼查爬取整个公司信息10000个，可能需要一两天，因为一个公司就需要n多信息
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于用python跑svm得多久的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于用python跑svm得多久的相关内容别忘了在本站进行查找喔。