如何从svm_model获取支持向量和rho值（在Python中）？

Question

使用libsvm从svm_train获得svm_model之后，如何从模型中获得rho和SV？ 我知道在获取模型时会打印出这些值，但是我不知道如何获取SV。 例如：

svm_model = svmutil.svm_train(Labels,X, svm_options)

现在，如何从svm_model获取rho值和SV？

Answer 1

如果您使用的是svmutil软件包，则可以按以下方式获得支持向量，系数和rho，

m = svmutil.svm_train( y, xs, "-s 3 -t 2" ) # EPSILON_SVR and RBF kernel
rho = m.rho[0] 
svs = m.get_SV() # Dictionary with indices 1, 2 corresponding to i-th dim on support vector
sv_coeffs = m.get_sv_coef()

Answer 2

将近一个月后，我发现无法从这样生成的svm_model中获取rho或SV。 如果有人要寻找一个，请使用scikit-learn ，它为您提供支持向量，双重截距和rho值，而无任何麻烦。 此外，它比libsvm的python实现更快，并且支持numpy数组和矩阵。

Answer 3

如果你运行的可执行文件svm_train.exe附带libSVM安装本身，你可以找到它生成的模型文件作为输出， XXX.model 。 如果使用编辑器检查此模型，则可以在此处找到rho值和支持向量列表。

看起来像在C ++ / C代码中，不支持从对象中提取此信息。