SVM模式识别与回归软件包(LibSVM)详解

SVM模式识别与回归软件包——LibSVM

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，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得。该软件可以解决C- SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。

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。

目前，LIBSVM拥有Java、Matlab、C#、Ruby、Python、R、Perl、Common LISP、LabView等数十种语言版本。最常使用的是Matlab、Java和命令行的版本。

libsvm的初体验 就要做有关SVM的报告了！由于SVM里面的有关二次优化的不是那么容易计算得到的，最起码凭借我现在的理论知识和编程能力是不能达到！幸好，现在又不少的SVM工具，他可以帮助你得到支持向量（SV），甚至可以帮助你得到预测结果，归一化数据等等。其中SVM-light，LibSVM是比较常用的！SVM-light我们实验室有这方面的代码，而我自己就学习了下怎么使用LIBSVM（来自台湾大学林智仁）。实验步骤如下： 1：首先安装LIBSVM，这个不用多说，直接去他的官网上看：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html

2：处理数据，把数据制作成LIBSVM的格式，其每行格式为： label index1:value1 index2:value2 ...

其中我用了复旦的分类语料库，当然我先做了分词，去停用词，归一化等处理了 3：使用svm-train.exe训练，得到****.model文件。里面有支持向量，gamma值等信息 4：使用svm-predict.exe做测试 这里有几个问题现在必须说明：

1：有关数据格式， index1:value1 index2:value2 ...这里面的index1，index2必须是有序的。我测试了好多次才发现了这个问题，因为我原来做实验的数据室不必有序的。 2：有关python语言，python有些版本不同导致一些语法也是有差异的，建议使用低版本的，如2.6，比如2.6和3.*版本的有关print的规定是有差别的。

这几个.exe文件里面很多参数可以调的，我暂时是想学习下所以都只用了默认值了。现在做好标记，以后要真做实验用他可以随时用上！

参数内容调试参见：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4919c70a0100auun.html 1.首先从主页上下载libsvm、Python和gnuplot 三个软件。 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/

2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为： label index1:value1 index2:value2 ...

其中对于分类来说label为类标识，指定数据的种类；对于回归来说label为目标值。（我主要要用到回归）

Index是从1开始的自然数，value是每一维的特征值。

该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成，也可以使用网络上的FormatDataLibsvm.xls来完成。 FormatDataLibsvm.xls使用说明：

先将数据按照下列格式存放（注意label放最后面）： value1 value2 ?? label value1 value2 ?? label ??

然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格，接着工具->宏执行行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。将该数据存放到文本文件中进行下一步的处理。 3.对数据进行归一化。

该过程要用到libsvm软件包中的svm-scale.exe Svm-scale用法：

用法：svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y_lower y_upper] [-s save_filename] [-r

restore_filename] filename （缺省值： lower = -1，upper = 1，没有对y进行缩放） 其中， -l：数据下限标记；lower：缩放后数据下限； -u：数据上限标记；upper：缩放后数据上限； -y：是否对目标值同时进行缩放；y_lower为下限值，y_upper为上限值；（回归需要对目标进行缩放，因此该参数可以设定为 –y -1 1 ） -s save_filename：表示将缩放的规则保存为文件save_filename； -r restore_filename：表示将缩放规则文件restore_filename载入后按此缩放； filename：待缩放的数据文件（要求满足前面所述的格式）。 缩放规则文件可以用文本浏览器打开，看到其格式为： y

lower upper min max x lower upper index1 min1 max1 index2 min2 max2

?? 其中的lower 与upper 与使用时所设置的lower 与upper 含义相同；index 表 示特征序号；min 转换前该特征的最小值；max 转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出，当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为： （Value-lower）*（max-min）/(upper - lower)+lower 其中value为归一化后的值，其他参数与前面介绍的相同。

建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化，然后再将归一化结果分成训练集和测试集。 4.训练数据，生成模型。

用法： svmtrain [options] training_set_file [model_file]

其中， options（操作参数）：可用的选项即表示的涵义如下所示 -s svm类型：设置SVM 类型，默认值为0，可选类型有（对于回归只能选3或4）：

0 -- C- SVC 1 -- n - SVC 2 -- one-class-SVM 3 -- e - SVR 4 -- n - 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+ coef 0)deg ree 2 -- RBF 核：e( u v 2) 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 g ：设置核函数中的g ，默认值为1/ k ； -r coef 0：设置核函数中的coef 0，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 n ：设置n - SVC、one-class-SVM 与n - SVR 中参数n ，默认值0.5； -p e ：设置n - 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，默认值为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。

本实验中的参数-s取3，-t取2（默认）还需确定的参数是-c，-g，-p

另， 实验中所需调整的重要参数是-c 和 –g，-c和-g的调整除了自己根据经验试之外，还可以使用gridregression.py对这两个参数进行优化。（需要补充）

该优化过程需要用到Python（2.5），Gnuplot（4.2），gridregression.py（该文件需要修改路径）。

然后在命令行下面运行：

python.exe gridregression.py -log2c -10,10,1 -log2g -10,10,1 -log2p -10,10,1 -s 3 –t 2 -v 5 -svmtrain E:\\libsvm\\libsvm-2.86\\windows\\svm-train.exe -gnuplot

E:\\libsvm\\libsvm-2.86\\gnuplot\\bin\\pgnuplot.exe E:\\libsvm\\libsvm-2.86\\windows\\train.txt > gridregression_feature.parameter

以上三个路径根据实际安装情况进行修改。

-log2c是给出参数c的范围和步长 -log2g是给出参数g的范围和步长 -log2p是给出参数p的范围和步长上面三个参数可以用默认范围和步长 -s选择SVM类型，也是只能选3或者4 -t是选择核函数 -v 10 将训练数据分成10份做交叉验证。默认为5 为了方便将gridregression.py是存放在python.exe安装目录下

trian.txt为训练数据，参数存放在gridregression_feature.parameter中，可以自己命名。 搜索结束后可以在gridregression_feature.parameter中最后一行看到最优参数。

其中，最后一行的第一个参数即为-c，第二个为-g，第三个为-p，最后一个参数为均方误差。前三个参数可以直接用于模型的训练。

然后，根据搜索得到的参数，重新训练，得到模型。 5.测试

用法：svmpredict [options] test_file model_file output_file options（操作参数）： -b probability_estimates：是否需要进行概率估计预测，可选值为0 或者1，默认值为0。 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，表示预测的结果值。

输出结果包括均方误差（Mean squared error）和相关系数（Squared correlation coefficient）。

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/h2mh.html