使用在Matlab中訓練的SVM模型在python中進行分類

Question

我有一個在MATLAB中訓練的SVM模型（使用6個功能），具有以下功能：

• 支持向量[337 x 6]
• 阿爾法[337 x 1]
• 偏壓
• 內核功能：@rbf_kernel
• 內核函數Args = 0.9001
• 群組名稱[781 x 1]
• 支持向量指數[337 x 1]
• 比例數據包含：
  • 移位[1 x 6]
  • 比例因子[1 x 6]

以上是我能夠在python中加載的所有數據。

現在，我想在python中使用此模型而無需重新訓練以在python中執行分類。 特別是，我想根據在MATLAB中生成的支持向量在python中創建SVM模型

可能嗎？ 怎么樣？ 任何幫助將不勝感激！ 我無法在python中對其進行再培訓，因為我再也沒有了培訓數據（和標簽）。

Answer 1

我想您了解SVM的工作原理，所以我要做的是再次在python上僅在找到的支持向量上訓練模型，而不是在所有原始訓練數據上訓練，結果應該保持不變（就像您對SVM進行了訓練一樣）完整數據），因為支持向量是數據中位於邊界上的“有趣”向量。