将训练数据更改为libsvm格式,以将其传递给libsvm中的grid.py.

我是python的新手,我正在尝试使用libsvm.我试图在grid.py的帮助下进行交叉验证.我从数据库中获取数据,因此它不是稀疏形式的.有没有办法按照grid.py中数据格式的要求以稀疏形式转换它.在文件中声明数据集应采用以下格式:

 : : ...

我尝试使用svm_train并在svm_parameter的帮助下生成模型.

y,x=[location_list,data_list]
prob=svm_problem(y,x)
param=svm_parameter('-t 2') 
model=svm_train(prob,param)

这里我的训练数据是格式

   location_list=[8143L,8163L....]
    data_list=[[ -62L, -72L, -62L, -55L, -75L, -66L, -66L, -56L, -57L, -76L, -75L, -79L, -68L, -74L,
 -59L....],[-62L, -72L, -62L, -55L, -75L, -66L, -66L, -56L, -57L, -76L, -75L, -79L, -68L, -74L,
 -59L....],......]

我尝试将prob作为grid.py中的数据集传递,但是它表示未找到数据集,因此可能应将其写入文件中.或者有什么方法可以将prob变量作为数据集传递给grid.py.

我可以按上面或下面显示的格式获取我的训练数据:

    [8143L, -62L, -72L, -62L, -55L, -75L, -66L, -66L, -56L, -57L, -76L, -75L, -79L, -68L, -74L,
 -59L,...]
    [8163L, -62L, -72L, -62L, -55L, -75L, -66L, -66L, -56L, -57L, -76L, -75L, -79L, -68L, -74L,
 -59L...]
    ...................

第一个8143和8163是标签(类),其余是功能.所以我的问题是:

1)如何将此数据集转换为稀疏形式并将其保存在文件中以将其传递给grid.py？

2)我可以将prob变量保存在文件中吗？

3)我可以直接传递grid.py中的prob变量而不将其保存到文件中吗？