libsvm-javaAPI
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时间：2015年06月08日
获得
<dependency> <groupId>tw.edu.ntu.csie</groupId> <artifactId>libsvm</artifactId> <version>3.17</version> </dependency>
libsvm-3.17.jar的结构见下图，
default package:这里是工具制作者自己封装出来的一些类，它们都有main函数，可作为小工具直接使用。
libsvm package：核心文件。
关于default package：因为里面的类不在任意一个package中，所以我们的工程无法引用。解决办法是，通过maven得到源代码，然后复制粘贴到我们的package下面。
svm_train的输入为训练集，输出为得到的训练模型。
svm_predict的输入为待预测数据，输出为得到的预测结果。
它们的输入输出都是文件。
训练集
libsvm官方提供了一些训练集：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/其中有一个breast-cancer训练集，见图:
格式为： label featurIndex1:value1featurIndex2:value2 ...
训练模型model
它是一个文本文件，内容见图：
预测
本例中直接把训练集作为待预测集，结果见下：
预测集与训练集一样，每一行都要有label标签。当我们用已知的结果来检验预测的准确性时，那么下行输出的准确性统计就是真实的：
Accuracy = 90.9090909090909% (10/11) (classification)
当我们预测未知数据时（大多数情况都属于这一种），那么这行信息忽略就可以了。
代码
参数设置
-b 表示是否携带准确性估计信息。
训练阶段与预测阶段都需要携带-b参数。例：
String[] testArgs = {"-b","1","d:/libsvm/breast-cancer.predict.txt", "d:/libsvm/breast-cancer.model", "d:/libsvm/breast-cancer.predict.result.txt"};此时，预测结果的输出为：
第一行是标签的集合。
从第二行开始，格式为： 预测结果 预测准确的概率 预测不准确的概率
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