Machine learning 如何从Weka的GUI中获取SVM的权重?

Machine learning 如何从Weka的GUI中获取SVM的权重?,machine-learning,weka,svm,libsvm,Machine Learning,Weka,Svm,Libsvm,我正在使用WEKA GUI进行分类。我合并了LibSVM库来使用LibSVM的线性核。现在除了性能结果,我还想看看这个线性核的精确权重。有人知道有没有办法做到这一点吗?我搜索了一下,到目前为止什么也没有得到 公式如下:$w=\sum\u i(\alpha\u i x\u i)$,其中\alpha\u i是朗格朗日乘数,x\u i是支持向量。我从来没有在WEKA中这样做过,但这是您在MATLAB中所做的,希望它是相当自解释的,并且您可以很容易地从WEKA中复制此代码,最终我们使用相同的库(LIBS

我正在使用WEKA GUI进行分类。我合并了LibSVM库来使用LibSVM的线性核。现在除了性能结果,我还想看看这个线性核的精确权重。有人知道有没有办法做到这一点吗?我搜索了一下,到目前为止什么也没有得到

公式如下:$w=\sum\u i(\alpha\u i x\u i)$,其中\alpha\u i是朗格朗日乘数,x\u i是支持向量。我从来没有在WEKA中这样做过,但这是您在MATLAB中所做的,希望它是相当自解释的,并且您可以很容易地从WEKA中复制此代码,最终我们使用相同的库(LIBSVM):

function [w b] = generate_w_b(model)
w = zeros(size(model.SVs,2),1);
for i=1:size(model.SVs,1),
    w = w+model.sv_coef(i)*model.SVs(i,:)';
end
b = model.rho;