LIBSVM使用方法
来源:互联网 发布:网站源码wuqingyx 编辑:程序博客网 时间:2024/06/11 09:49
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式
识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便
改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件还有一个特点,就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少
,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数就可以解决很多问题;并且提供了交互检验(Cross
Validation)的功能。该软件包可以在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得。该软件可以解决
C-SVM分类、?-SVM分类、?-SVM回归和?-SVM回归等问题,包括基于一对一算法的多类模式识别问题。在第
2章中我们也介绍了该软件的一些优点,因此通过综合考虑,我们决定采用该软件作为工作软件。SVM用于
模式识别或回归时,SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择,目前国际上还没有形成一个统一的模式
,也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交
互检验功能进行寻优。
LIBSVM使用方法
LibSVM是以源代码和可执行文件两种方式给出的。如果是Windows系列操作系统,可以直接使用软件包提
供的程序,也可以进行修改编译;如果是Unix类系统,必须自己编译,软件包中提供了编译格式文件,我
们在SGI工作站(操作系统IRIX6.5)上,使用免费编译器GNU C++3.3编译通过。
LIBSVM 使用的一般步骤是:
1) 按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集;
2) 对数据进行简单的缩放操作;
3) 考虑选用RBF 核函数;
4) 采用交叉验证选择最佳参数C与g ;
5) 采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型;
6) 利用获取的模型进行测试与预测。
LIBSVM使用的数据格式
该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下:
<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ...
其中<label> 是训练数据集的目标值,对于分类,它是标识某类的整数(支持多个类);对于回归,是任意
实数。<index> 是以1开始的整数,可以是不连续的;<value>为实数,也就是我们常说的自变量。检验数
据文件中的label只用于计算准确度或误差,如果它是未知的,只需用一个数填写这一栏,也可以空着不
填。在程序包中,还包括有一个训练数据实例:heart_scale,方便参考数据文件格式以及练习使用软件
。
可以编写小程序,将自己常用的数据格式转换成这种格式
Svmtrain和Svmpredict的用法
LIBSVM软件提供的各种功能都是DOS命令执行方式。我们主要用到两个程序,svmtrain(训练建模)和
svmpredict(使用已有的模型进行预测),下面分别对这两个程序的使用方法、各参数的意义以及设置方法
做一个简单介绍:
Svmtrain的用法:svmtrain [options] training_set_file [model_file]
Options:可用的选项即表示的涵义如下
-s svm类型:SVM设置类型(默认0)
0 -- C-SVC
1 --v-SVC
2 – 一类SVM
3 -- e -SVR
4 -- v-SVR
-t 核函数类型:核函数设置类型(默认2)
0 – 线性:u'v
1 – 多项式:(r*u'v + coef0)^degree
2 – RBF函数:exp(-r|u-v|^2)
3 –sigmoid:tanh(r*u'v + coef0)
-d degree:核函数中的degree设置(默认3)
-g r(gama):核函数中的?函数设置(默认1/ k)
-r coef0:核函数中的coef0设置(默认0)
-c cost:设置C-SVC,? -SVR和?-SVR的参数(默认1)
-n nu:设置?-SVC,一类SVM和?- SVR的参数(默认0.5)
-p e:设置? -SVR 中损失函数?的值(默认0.1)
-m cachesize:设置cache内存大小,以MB为单位(默认40)
-e ?:设置允许的终止判据(默认0.001)
-h shrinking:是否使用启发式,0或1(默认1)
-wi weight:设置第几类的参数C为weight?C(C-SVC中的C)(默认1)
-v n: n-fold交互检验模式
其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部分并计算交互检验准确度
和均方根误差。以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合,如果设置的
参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响,程序不会接受该参数;如果应有的参数设置不正确,参数
将采用默认值。
training_set_file是要进行训练的数据集;model_file是训练结束后产生的模型文件,文件中包括支持
向量样本数、支持向量样本以及lagrange系数等必须的参数;该参数如果不设置将采用默认的文件名,也
可以设置成自己惯用的文件名。
Svmpredict的用法:svmpredict test_file model_file output_file
model_file是由svmtrain产生的模型文件;test_file是要进行预测的数据文件;Output_file是
svmpredict的输出文件。svm-predict没有其它的选项。
svmtrain -s 0 -c 1000 -t 1 -g 1 -r 1 -d 3 data_file
训练一个由多项式核(u'v+1)^3和C=1000组成的分类器。
svmtrain -s 1 -n 0.1 -t 2 -g 0.5 -e 0.00001 data_file
在RBF核函数exp(-0.5|u-v|^2)和终止允许限0.00001的条件下,训练一个?-SVM (? = 0.1)分类器。
svmtrain -s 3 -p 0.1 -t 0 -c 10 data_file
以线性核函数u'v和C=10及损失函数?= 0.1求解SVM回归。
optimization finished, #iter
迭代次数
epsilon =
二次规划的终止条件
obj = ,
obj,就是那个二次规划的最小值吧
rho =
判决函数的常数向
nSV = ,
支持向量的个数
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