读取libsvm格式的数据集或将其转换成csv格式

本是古典何须时尚 2021-10-31 16:06 355阅读 0赞

libsvm官网提供了一些好的数据集可以用于机器学习，但这些数据集是libsvm格式的（不明白这种格式的自行百度/谷歌）。有时候我们需要用这些libsvm格式的数据集，但目前没有找到能使用的工具提供读取或转换。因此根据自己的理解写了一个简单的python程序，提供读取和转换两个功能。

## 文件说明 ##

在同一目录下建立三个文件夹code,input,ouput

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="border-color:#bfbfbf;vertical-align:top;width:232.9pt;"> <p style="margin-left:0cm;">code</p> </td> 
   <td style="border-color:#bfbfbf;vertical-align:top;width:233.1pt;"> <p style="margin-left:0cm;">代码文件夹，内含主程序<span style="color:#0070c0;">load_libsvm.py</span></p> </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="border-color:#bfbfbf;width:232.9pt;"> <p style="margin-left:0cm;">input</p> </td> 
   <td style="width:233.1pt;"> <p style="margin-left:0cm;">输入：libsvm格式的数据集</p> </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="border-color:#bfbfbf;vertical-align:top;width:232.9pt;"> <p style="margin-left:0cm;">output</p> </td> 
   <td style="vertical-align:top;width:233.1pt;"> <p style="margin-left:0cm;">输出：转换成csv格式的数据集</p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 功能介绍 ##

1.  read\_libsvm：读取libsvm格式的数据集，返回SVM（python sklearn）所需的训练参数x和y。即可以直接读取libsvm格式的数据集进行训练。
2.  tansfrom\_libsvm：将libsvm格式的数据集转换成csv格式的数据集

## Python代码 ##

import csv
    import numpy as np
    from sklearn.svm import SVC
    
    def read_libsvm(input_file, max_feature):
        """
        读取libsvm格式的数据集
        :param input_file: 数据集文件名
        :param max_feature: 数据集最大维
        :return: SVM的训练参数x,y
        """
        count = 0#样本个数
        y=[]
        x=[]
    	path="../input/"
        with open(path+input_file, 'r', newline='') as f:
            reader = csv.reader(f, delimiter=" ")
            # 每一行
            for line in reader:
                if(line[-1]==''):
                    line.pop(-1)#去掉末尾""空字符
                # 获取y
                y_line=line.pop(0)
                y.append(int(y_line))
                temp=0
                temp_x=[]
                # 获取x
                try:
                    for str in line:
                        index = int(str.split(":")[0])
                        value=float(str.split(":")[1])
    
                        # 没列出的列全部为0
                        for j in range(temp,index):
                            if j<(index-1):
    
                                temp_x.append(0)
                            else:
                                temp_x.append(value)
                                temp=index
                                break
                    x.append(temp_x)
                    count += 1
                except KeyError:
                    continue
    
        # 补全每一行最后一维到最大维度的0值
        for i in range(count):
            for j in range(len(x[i]),max_feature):
                x[i].append(0)
    
        y=np.array(y)
        x=np.array(x).reshape(count,max_feature)
        return x,y
    
    def transform_libsvm(inputfile,max_feature):
        """
        将libsvm格式转换成csv格式，保留原数据集
        :param inputfile: libsvm格式的数据集
        :param max_feature: 要转换的数据集的最大维
        :return: 输出csv格式的数据集
        """
        path="../input/"
        x,y=read_libsvm(path+inputfile,max_feature)
        rows=x.shape[0]
        columns=x.shape[1]
        file=open("../output/"+inputfile+".csv","w+")
        for r in range(rows):
            r_line=""
            for c in range(columns):
                temp=str(x[r,c])+","
                r_line+=temp
            r_line+=str(y[r])
            file.write(r_line+"\n")
        file.close()
    
    # if __name__ == '__main__':
    	# x,y=read_libsvm("a1a",123)
        # transform_libsvm("a1a",123)

## 使用说明 ##

*  read\_libsvm:

(1)参数与返回值：

![20190818130019978.png][]

(2)示例：读取123维的数据集a1a

x,y=read\_libsvm("a1a",123)

(3)调用方式：

直接在该程序中调用read\_libsvm函数或在其他程序中通过from … import … 导入该函数后再调用

*  transform\_libsvm:

(1)参数与返回值：

![2019081813002010.png][]

(2)示例：将a1a转换成a1a.csv

transform\_libsvm("a1a",123)

(3)调用方式：

直接在该程序调用transform\_libsvm函数或在其他程序中通过from … import … 导入该函数后再调用

ps.由于需要指定最大维，目前不支持批量转换

[20190818130019978.png]: /images/20211031/fc96d17d9f2f412b891fd2ba99ffe4be.png
[2019081813002010.png]: /images/20211031/316c817578264adf91bec0520eb9bd02.png