libsvm使用中的问题

Question

1.我发现train后生成的model中的数据变少了很多，而且前面多了一组到几组数据 ，为什么

2. 我参照别人的代码尝试了下

public class HelloLibsvm {

 public static void main(String[] args) throws IOException {

  svm_train svmt = new svm_train();

  svm_predict svmp = new svm_predict();

  String[] argvTrain = {"-v","5", "-c", "10",
    "data/heart_scale.data",// 训练文件
    "data/heart_scale.model"// 模型文件
  };
  String[] argvPredict = {

          "data/heart_scale.data",// 预测文件

       "data/heart_scale.model", // 模型文件

    "data/heart_scale.out" // 预测结果文件

  };

  try {

   svmt.main(argvTrain);

   svmp.main(argvPredict);

  } catch (IOException e) {

   e.printStackTrace();

  }

以上代码是实现的二分类吗，  我现在要多分类 约十种 ，该如何操作？

3. 选用交叉比对  生成的结果中只有准确率改变了  ，说明了什么 ，我还是不知道最优的参数是多少（以下即上面代码运行的结果）

nu = 0.34542944963653555
obj = -585.7571014800867, rho = 0.9379873934302179
nSV = 107, nBSV = 47
Total nSV = 107
Cross Validation Accuracy = 77.4074074074074%
Accuracy = 92.22222222222223% (249/270) (classification)

 

Answer 1

那如果要进行多分类，我训练的数据要是什么样的，如果能举个例子就更好了，谢谢

Answer 2

是不是二分类是跟提供的训练数据有关的。模型数据的多少跟训练数据的多少没有关系，只跟其呈现规律有关