如何用libSVM在C++中使用auto_train

How to use auto_train in C++ with libSVM

本文关键字：auto train 何用 libSVM C++      更新时间：2023-10-16

我正在尝试使用libSVM的auto_train函数自动训练我的数据集。正在阅读此页http://docs.opencv.org/modules/ml/doc/support_vector_machines.html我试过这个代码：

CvSVMParams params;
params.svm_type    = CvSVM::C_SVC;
params.kernel_type = CvSVM::RBF;

因为我想要一个RBF内核。然后：

CvSVM SVM;
SVM.train_auto(trainFINAL, labelsFinal, Mat(), Mat(), params, 10, ...
   CvSVM::get_default_grid(CvSVM::C), CvSVM::get_default_grid(CvSVM::GAMMA), ...
   CvSVM::get_default_grid(CvSVM::P), CvSVM::get_default_grid(CvSVM::NU), ...
   CvSVM::get_default_grid(CvSVM::COEF), CvSVM::get_default_grid(CvSVM::DEGREE), ...
   false);

之后，我尝试以这种方式绘制新的参数：

CvSVMParams newParams = SVM.get_params();
cout << endl;
cout << "KERNEL   : " << newParams.kernel_type << endl;
cout << "SVM TYPE : " << newParams.svm_type << endl;
cout << "degree   : " << newParams.degree << endl;
cout << "gamma    : " << newParams.gamma << endl;
cout << "coef0    : " << newParams.coef0 << endl;
cout << "Cvalue   : " << newParams.C << endl;
cout << "p        : " << newParams.p << endl;

但我不能理解两件事：

  • 首先，为什么在newParams.svm_type中它返回给我100（我指定了C-SVC，它应该是0）

  • 其次，用这种方式绘制参数是正确的吗？

"首先，为什么在newParams.svm_type中它返回给我100（我指定了C-SVC，它应该是0）"

OpenCV枚举与LibSVM略有不同，请参阅http://docs.opencv.org/ref/2.4/dd/d88/classCvSVM.html

SVC为100，是OpenCV中的第一类SVM（而不是LibSVM中的0）。

"第二，用这种方式绘制参数是正确的吗？"

我不确定你所说的"绘制"参数是什么意思，但如果你想知道newParams是否是优化的参数，那么是的。

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