libsvm使用心得

转自:http://blog.csdn.net/chl033/article/details/4645544

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Libsvm使用心得

首先下载Libsvm、Python和Gnuplot:

l         libsvm的主页http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载libsvm (我自己用2.86版本)

l         python的主页http://www.python.org下载 python (我自己用2.5版本)

l         gnuplot的主页http://www.gnuplot.info/下载gnuplot  (我用4.0版本)

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)首要考虑选用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。

1)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] ...

[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] ...

一行一条记录数据,如:

+1 1:0.708 2:1 3:1 4:-0.320 5:-0.105 6:-1

这里(x,y)à((0.708,1,1, -0.320, -0.105, -1), +1)

label 或说是class, 就是你要分类的种类,通常是一些整数。

index 是有順序的索引,通常是连续的整数。

value 就是用来 train 的数据,通常是一堆实数。

 

2)对数据进行简单的缩放操作

    扫描数据. 因为原始数据可能范围过大或过小, svmscale可以先将数据重新scale (縮放) 到适当范围使训练与预测速度更快。

    svmscale.exe的用法:svmscale.exe feature.txt feature.scaled

默认的归一化范围是[-1,1],可以用参数-l和-u分别调整上界和下届,feature.txt是输入特征文件名 输出的归一化特征名为feature.scaled

 

3) 考虑选用RBF 核函数

训练数据形成模型(model),实质是算出了wx+b=0中的w,b.

 Svmtrain的用法:svmtrain [options] training_set_file [model_file]

 

其中options涵义如下:

-s svm类型:设置SVM 类型,默认值为0,可选类型有:

0 -- C- SVC

1 -- nu - SVC

2 -- one-class-SVM

3 -- e - SVR

4 -- nu-SVR

-t 核函数类型:设置核函数类型,默认值为2,可选类型有:

0 -- 线性核:u'*v

1 -- 多项式核:(g*u'*v+ coef0)degree

2 -- RBF 核:exp(-||u-v||*||u-v||/g*g)

3 -- sigmoid 核:tanh(g*u'*v+ coef 0)

-d degree:核函数中的degree设置,默认值为3;

-g r(gama):核函数中的函数设置(默认1/ k);

-r coef 0:设置核函数中的coef0,默认值为0;

-c cost:设置C- SVC、e - SVR、n - SVR中从惩罚系数C,默认值为1;

-n nu :设置nu - SVC、one-class-SVM 与nu - SVR 中参数nu ,默认值0.5;

-p e :核宽,设置e - SVR的损失函数中的e ,默认值为0.1;

-m cachesize:设置cache内存大小,以MB为单位(默认40):

-e e :设置终止准则中的可容忍偏差,默认值为0.001;

-h shrinking:是否使用启发式,可选值为0 或1,默认值为1;

-b 概率估计:是否计算SVC或SVR的概率估计,可选值0 或1,默认0;

-wi weight:对各类样本的惩罚系数C加权,默认值为1;

-v n:n折交叉验证模式。

 

其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。操作参数 -v 随机地将数据剖分为n 部分并计算交叉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,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。举个例子如下:

C:/libsvm-2.85/windows>svmtrain heart_scale

*

optimization finished, #iter = 162

nu = 0.431029

obj = -100.877288, rho = 0.424462

nSV = 132, nBSV = 107

Total nSV = 132

现简单对屏幕回显信息进行说明:

#iter为迭代次数,

nu 与前面的操作参数-n nu 相同,

obj为SVM文件转换为的二次规划求解得到的最小值,

rho 为判决函数的常数项b,

nSV 为支持向量个数,

nBSV为边界上的支持向量个数,

Total nSV为支持向量总个数。

训练后的模型保存为文件*.model,用记事本打开其内容如下:

svm_type c_svc % 训练所采用的svm类型,此处为C- SVC

kernel_type rbf %训练采用的核函数类型,此处为RBF核

gamma 0.0769231 %设置核函数中的g ,默认值为1/ k

nr_class 2 %分类时的类别数,此处为两分类问题

total_sv 132 %总共的支持向量个数

rho 0.424462 %决策函数中的常数项b

label 1 -1%类别标签

nr_sv 64 68 %各类别标签对应的支持向量个数

SV %以下为支持向量

1 1:0.166667 2:1 3:-0.333333 4:-0.433962 5:-0.383562 6:-1 7:-1 8:0.0687023 9:-1 10:-0.903226 11:-1 12:-1 13:1

0.5104832128985164 1:0.125 2:1 3:0.333333 4:-0.320755 5:-0.406393 6:1 7:1 8:0.0839695 9:1 10:-0.806452 12:-0.333333 13:0.5

1 1:0.333333 2:1 3:-1 4:-0.245283 5:-0.506849 6:-1 7:-1 8:0.129771 9:-1 10:-0.16129 12:0.333333 13:-1

1 1:0.208333 2:1 3:0.333333 4:-0.660377 5:-0.525114 6:-1 7:1 8:0.435115 9:-1 10:-0.193548 12:-0.333333 13:1

4)采用交叉验证选择最佳参数C与g

    通常而言,比较重要的参数是 gamma (-g) 跟 cost (-c) 。而 cross validation (-v)

的参数常用5。那么如何去选取最优的参数c和g呢?libsvm 的 python 子目录下面的 grid.py 可以帮助我们。 此时。其中安装python2.5需要(一般默认安装到c:/python25

下),将gnuplot解压。安装解压完毕后,进入/libsvm/tools目录下,用文本编辑器(记事

本,edit都可以)修改grid.py文件,找到其中关于gnuplot路径的那项(其默认路径为

gnuplot_exe=r"c:/tmp/gnuplot/bin/pgnuplot.exe"),根据实际路径进行修改,并保存。然

后,将grid.py和C:/Python25目录下的python.exe文件拷贝到libsvm/windows目录下,键入以下命令:$ python grid.py train.1.scale 执行后,即可得到最优参数c和g。

    另外,至于下libsvm和python的接口的问题,在libsvm2.86中林老师已经帮助我们解决,在/libsvm/windows/python目录下自带了svmc.pyd这个文件,将该文件文件复制到

libsvm/python目录下,同时,也将python.exe文件复制到该目录下,键入以下命令以检验效

果(注意:.Py文件中关于gnuplot路径的那项路径一定要根据实际路径修改):

python svm_test.py

    如果能看到程序执行结果,说明libsvm和python之间的接口已经配置完成,以后就可以直接在python程序里调用libsvm的函数了!

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

   $ svmtrain –c x –g x –v x training_set_file [model_file]

   x为上述得到的最优参数c和g的值,v的值一般取5。

6)利用获取的模型进行测试与预测

使用Svmtrain训练好的模型进行测试。输入新的X值,给出SVM预测出的Y值

 $ Svmpredict  test_file  model_file  output_file

如:./svm-predict heart_scale heart_scale.model heart_scale.out

Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)

这里显示的是结果

一个具体使用的例子。

    以libsvm中的heart_scale作为训练数据和测试数据,同时已经将python安装至c盘,并将grid.py文件中关于gnuplot路径的默认值修改为实际解压缩后的路径,将

heart_scale、grid.py和python.exe拷贝至/libsvm/windows文件夹下。

./svm-train heart_scale

optimization finished, #iter = 162

nu = 0.431029

obj = -100.877288, rho = 0.424462

nSV = 132, nBSV = 107

Total nSV = 132

此时,已经得到heart_scale.model,进行预测:

./svm-predict heart_scale  heart_scale.model  heart_scale.out

Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)

正确率为Accuracy = 86.6667%。

./python grid.py heart_scale

得到最优参数c=2048,g=0.0001220703125.

./svm-train -c 2048 -g 0.0001220703125 heart_scale得到model后,由./svm-predict heart_scale  heart_scale.model heart_scale.out得到的正确

率为Accuracy = 85.1852%.这块还有点迷惑?为什么正确率降低了?

当然也可以结合subset.py 和 easy.py 实现自动化过程。

如果要训练多次,可以写个批处理程序省好多事。

这里举个例子:

::@ echo off
cls
:: split the data and output the results
for /L %%i in (1,1,1000) do python subset.py b59.txt 546 b59(%%i).in8 b59(%%i).out2

for /L %%i in (1,1,1000) do python easy.py b59(%%i).in8 b59(%%i).out2 >> result89.txt

这段批处理代码首先调用subset.py对文件b59.txt执行1000次分层随机抽样(对数据进行80-20%分割)然后调用easy.py 进行1000次参数寻优,把记录结果写到result89.txt中

(包括1000次训练的分类准确率和参数对)。

还可以调用fselect.py进行特征选择,调用plotroc.py进行roc曲线绘制。

先写到这里吧,希望能和大家一起学习libsvm,进一步学好svm。


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