LibSVM使用的简单介绍

《LibSVM使用的简单介绍》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、LIBSVM使用的详细说明一、基本介绍LIBSVM是台湾大学林智仁教授2001年开发的一套支持向量机的库，运算速度快，可以很方便的对数据做分类或回归。由于LIBSVM程序小，运用灵活，输入参数少，并且是开源的，易于扩展，因此成为目前国内应用最多的SVM的库。这套库目前已经发展到2.9版。主要有5个文件夹和一些c++源码文件。Java主要是应用于java平台；Python是用来参数优选的工具，稍后介绍；svm-toy是一个可视化的工具，用来展示训练数据和分类界面，里面是源码，其编译后的程序在windows文件夹下

2、；tools—主要包含四个python文件，用来数据集抽样(subset)，参数优选（grid），集成测试(easy),数据检查(checkdata)；windows包含libSVM四个exe程序包，我们所用的库就是他们。其中svm-scale.exe是用来对原始样本进行缩放的；svm-train.exe主要实现对训练数据集的训练，并可以获得SVM模型；svmpredict是根据训练获得的模型，对数据集合进行预测。还有一个svm-toy.exe之前已经交待过，是一个可视化工具。里面还有个heart_scale，

3、是一个样本文件，可以用记事本打开，用来测试用的。二、LIBSVM的使用规范1.libSVM的数据格式Label1:value2:value…Label是类别的标识，比如上节train.model中提到的1-1，你可以自己随意定，比如-10，0，15。如果是回归，这是目标值，就要实事求是了。Value就是要训练的数据，从分类的角度来说就是特征值，数据之间用空格隔开，比如：-151:0.7082:10563:-0.3333需要注意的是，如果特征值为0，特征冒号前面的(姑且称做序号)可以不连续。如：-151:0.70

4、83:-0.3333表明第2个特征值为0，从编程的角度来说，这样做可以减少内存的使用，并提高做矩阵内积时的运算速度。2.svm-scale的用法svm-scale是用来对原始样本进行缩放的，范围可以自己定，一般是[0,1]或[-1,1]。缩放的目的主要是：（1）防止某个特征过大或过小，从而在训练中起的作用不平衡；（2）为了计算速度。因为在核计算中，会用到内积运算或exp运算，不平衡的数据可能造成计算困难。用法：svm-scale[-llower][-uupper][-yy_lowery_upper][-ssav

5、e_filename][-rrestore_filename]filename其中，[]中都是可选项：-l：设定数据下限；lower：设定的数据下限值，缺省为-1-u：设定数据上限；upper：设定的数据上限值，缺省为1-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；-ssave_filename：表示将缩放的规则保存为文件save_filename；-rrestore_filename：表示将按照已经存在的规则文件restore_filename进行缩放；filename：待缩

6、放的数据文件，文件格式按照libsvm格式。默认情况下，只需要输入要缩放的文件名就可以了：比如(已经存在的文件为test.txt)svm-scaletest.txt这时，test.txt中的数据已经变成[-1,1]之间的数据了。但是，这样原来的数据就被覆盖了，为了让规划好的数据另存为其他的文件，我们用一个dos的重定向符>来另存为(假设为out.txt)：svm-scaletest.txt>out.txt运行后，我们就可以看到目录下多了一个out.txt文件，那就是规范后的数据。假如，我们想设定数据范围[0,1

7、]，并把规则保存为test.range文件:svmscale–l0–u1–stest.rangetest.txt>out.txt这时，目录下又多了一个test.range文件，可以用记事本打开，下次就可以用-rtest.range来载入了。3.svm-train的用法svmtrain我们在前面已经讲过，他主要实现对训练数据集的训练，并可以获得SVM模型。用法：svmtrain[options]training_set_file[model_file]其中，options为操作参数，可用的选项即表示的涵义如下所示

8、:-s设置svm类型：0–C-SVC1–v-SVC2–one-class-SVM3–ε-SVR4–n-SVR-t设置核函数类型，默认值为20--线性核：u'*v1--多项式核：(g*u'*v+coef0)degree2--RBF核：exp(-γ*

9、

10、u-v

11、

12、2)3--sigmoid核：tanh(γ*u'*v+coef0)-ddegree:设置多项式核中degree的值，默认为3-gγ