svm理论与实验之16: libsvm工具包
徐海蛟博士 Teaching.
libSVM有一个tools文件夹，里面包含有四个python文件，是用来对参数优选的。其中，常用到的是easy.py和grid.py两个文件。这里，我们以Python 2.7环境为例，加以说明。
需要安装python 2.7和绘图工具gnuplot 4.6（让数据可视化）。并将<python安装目录>添加于%PATH%环境变量。
pythone是一种编程语言，就像Java、C/C++、Matlab等。gnuplot是一套跨平台的数学绘图自由软件。可以绘制图形。它不是统计软件，也不是数学软件，它纯粹只是一套函数／数据绘图软件。
1. grid.py使用方法
文件grid.py是对C-SVC的参数c和γ做优选的，原理也是网格遍历，假设我们要对样本文件heart_scale做优选，其具体用法为：
第一步：打开<libsvm>\tools\文件夹，修改grid.py文件。修改gnuplot_exe的路径:
self.gnuplot_pathname = r"...安装目录.../gnuplot/pgnuplot.exe"
这里，有一个是对非win32的(Unix/linux)，不用改，只改# example for windows下的就可以了。
第二步：运行cmd，进入dos命令行环境，定位到<libsvm>\tools\文件夹，这里是放置grid.py的地方。
cd <libsvm>\tools\
dir
第三步：输入以下命令：
python grid.py heart_scale
训练数据文件是：heart_scale, 270个样本数据。
这是grid.py最简单的用法格式。grid.py的用法是：
grid.py [grid_options] [svm_options] dataset
如：python grid.py -svmtrain pathname -gnuplot pathname -out pathname heart_scale
好了。你就会看到dos窗口中飞速乱串的[local]数据，以及一个gnuplot的动态绘图窗口。大约过10秒钟，就会停止。Dos窗口中的[local]数据时局部最优值，这个不用管，直接看最后一行：
2048.0 0.0001220703125 84.0741
其意义表示：C = 2048.0；γ=0.0001220703125（γ是核函数中参数γ，默认为1/k）；交叉验证精度CV Rate = 84.0741%，这就是最优结果。
第四步：打开目录tools/，我们可以看到新生成了两个文件：heart_scale.out和heart_scale.png，第一个文件就是搜索过程中的[local]和最优数据，第二文件就是gnuplot图像。
现在，grid.py已经运行完了，你可以把最优参数输入到svm-train中进行训练了:
svm-train -c 2048.0 -g 0.0001220703125 ../heart_scale
测试下：
svm-predict heart_scale_test heart.model heart.result
精度多少？
当然了，你在当中某一步很可能出现问题，不过不要紧，我也不是一下子成功的，摸索了半天才成功。下面就需要注意的问题说明一下：
1）版本要统一，我的版本：python 2.7, 绘图工具gnuplot 4.6, libsvm 3.17。
2）目录名如果有空格，比如d:/xhj lab/libsvm/...，那么加上引号
'd:/xhj lab/libsvm/...'
3) 定位目录，那么其下的文件就不需要带路径，否则就要带全路径：
python d:/.../libsvm/tools/grid.py d:/.../libsvm/heart_scale
总起来说，命令为：
python 目标文件 样本文件
其原则是要让系统找得到文件。假如系统提示你“不是内部或外部命令”，说明你python的路径错误，而如果是‘not found file’的提示，很可能是其他两个文件路径错误。
2. easy.py使用方法
文件easy.py对样本文件做了“一条龙服务”，从参数优选，到文件预测。因此，其对grid.py、svm-train、svm-scale和svm-predict都进行了调用（当然还有必须的python和gnuplot）。因此，运行easy.py需要保证这些文件的路径都要正确。当然还需要样本文件和预测文件，这里样本文件还是用heart_scale，预测文件我们复制一份然后改名heart_test，下面说一下使用方法：
第一步：打开easy.py，同上 修改# example for windows下的gnuplot_exe的路径:
self.gnuplot_pathname = r"...安装目录.../gnuplot/pgnuplot.exe"
第二步：运行cmd，进入dos环境，定位到放置easy.py的目录
第三步：输入命令：
python easy.py heart_scale heat_test
你就会看到一个gnuplot的动态绘图窗口。大约20s停止，dos窗口显示：
Scaling training data...
Cross validation...
Best c=0.5, g=0.125 CV rate=97.5155
Training...
Output model: heart_scale.model
Scaling testing data...
Testing...
Accuracy = 89.7436% (35/39) (classification)
Output prediction: heart_test.predict
这就是最终预测结果，可以看到第三行就是调用grid.py的结果。在tools\下你会看到又多了7个文件，都是以前我们碰到的过程文件，都可以用记事本打开。
3. 常见的问题解析：
1）
Scaling training data...
Cross validation...
Traceback (most recent call last):
File "easy.py", line 61, in ?
c,g,rate = map(float,last_line.split())
ValueError: need more than 0 values to unpack
[解析] 说明你的grid.py运行出现错误，你可以参照第1部分“grid.py使用方法”运行一下就会发现问题。另外，有的说是相对路径的问题，建议找到easy.py的以下部分：
cmd = "%s -svmtrain %s -gnuplot %s %s" % (grid_py, svmtrain_exe, gnuplot_exe, scaled_file)
改成
cmd = "%s %s -svmtrain %s -gnuplot %s %s" % (python_path, grid_py, svmtrain_exe, gnuplot_exe, scaled_file)
2）
Traceback (most recent call last)
File "grid.py", line 349, in ?
main()
File "grid.py", line 344, in main
redraw(db)
File "grid.py", line 132, in redraw
gnuplot.write("set term windows/n")
IOError [Errno 22] Invalid argument
[解析] 说明你的gnuplot.exe在调用过程中出现问题，要么是你的路径不对，要么是你的版本不对，请检查。
3）
Traceback (most recent call last):
File "C:/Python24/lib/threading.py", line 442, in __bootstrap
self.run()
File "c:/libsvm/tools/gridregression.py", line 212, in run
self.job_queue.put((cexp,gexp,pexp))
File "C:/Python24/lib/Queue.py", line 88, in put
self._put(item)
File "c:/libsvm/tools/gridregression.py", line 268, in _put
self.queue.insert(0,item)
AttributeError: 'collections.deque' object has no attribute 'insert
[解析] 很显然，你调用的是gridregression.py，其是用来做回归用的。如果你调用easy.py也出现这种问题，按照原作者的说法，这里是因为你的python调用出现错误，很可能是版本不对，如果是2.4的版本，请把easy.py中的
self.queue.insert(0,item)
改成
if sys.hexversion >= 0x020400A1:
self.queue.appendleft(item)
else
self.queue.insert(0,item)