SVM 多类文本分类
我想对新闻数据集和训练数据进行分类，并使用IPTC主题代码（层次分类）进行分类。 在我的项目中我应该使用 svm 。
我已经完成了所有的特征提取、词干提取、删除停用词...
我几乎有了 svm multiclass 所需的文件格式：
这就像：
category feature:value feature:value feature:value
我不知道应该如何使用 svmmulticlass
我也听说过一种反对-所有，我不知道它是什么，
请告诉我在哪里可以找到有关它的教程，或者如何使用它
问候
I want to classfy News data set and training data are classified with IPTC subject code(Hierarchical classification).
In my project I should use svm .
I have done all of feature extraction ,stemming,removing stop word ...
I almost have the file format required for svm multiclass :
which is like:
category feature:value feature:value feature:value
I don't know how I should use svmmulticlass
I have also hearde about one -against-all ,I dont know what it is
please tell me whrere i can find some tutorial about it ,or how to use it
Regards
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评论（2）
one-against-all，是一种在多标签分类中训练SVM的技术，例如你有“n”类标签：所以你创建一个“n”SVM并在一个类上训练每个SVM作为+Ve标签和所有其他人作为-Ve标签。
这就是一对一的意思。你可以访问这个并使用多类SVM
http://svmlight.joachims.org/svm_multiclass.html< /a>
one -against-all, is a technique to train SVM's its in multi-label classification , for example u have "n" class label : so u create an "n" SVM and train each one on one class as +Ve label and all others as -Ve labels .
this is what one -against-all mean . u can visit this and use there Multi-Class SVM
http://svmlight.joachims.org/svm_multiclass.html
您可能应该首先阅读支持向量分类的实用指南
一个反对的方法是将 SVM（二类分类的自然方法）转换为多类分类器。
You should probably start by reading A Practical Guide to Support Vector Classification
One against all is a method to convert an SVM (a natural method for 2-class classification) into multiclass classifier.