libsvm的使用（exe版和matlab版本）

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libsvm是台湾国立大学的林智仁开发的svm工具箱，有matlab,C++,python,java的接口。本文对exe版本和matlab版本的使用进行说明。

libsvm可以在 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 官网上进行下载，我下载的是libsvm-3.12

exe 版本

   libsvm的exe版本在windows文件夹下，主要包含3个exe, svm-train.exe,  svm-scale.exe,  svm-predict.exe

（1）第一步，将训练集数据准备成Libsvm的要求格式,train.txt

<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ...

label是样本所属类别，在计算分类的准确率时使用，如果不知道样本label，可随意写一个数，index是第几维特征，一般从1开始（在包含precomputed kernel的时候从0开始），这种格式的好处是如果特征比较稀疏，就不必每一维都表示出来。

（2）第二步，用svm-scale.exe工具将训练数据 scale到[0,1]或者[-1,1]的区间内，这样的好处是对特征进行预处理，避免了数据大小不均衡计算的时候产生的问题，还可以加速。

Usage: svm-scale [options] data_filename
options:
-l lower : x scaling lower limit (default -1)
-u upper : x scaling upper limit (default +1)
-y y_lower y_upper : y scaling limits (default: no y scaling)
-s save_filename : save scaling parameters to save_filename
-r restore_filename : restore scaling parameters from restore_filename

  比如我的特征都是正的，在cmd中进入libsvm3.20\windows目录下，svm-scale -l 0 -u 1 -s range  train.txt > train.scale

  其中range保存了训练数据scale的一些参数，对测试数据进行scale时要 -r 这些参数，使得训练数据和测试数据的scale保持一致。

（3）获得train.scale后，就可以用svm-train.exe 进行训练了

• 　可以按照说明设置svm运行的参数。比如运行  svm-train.exe  -c 0.5 -g 0.28  train.scale train.model，生成的model存储在 train.model中,存储了 svm_type(svm类型）, gamma（针对rbf/sigmoid kernel函数，默认为类别数的倒数），total_sv(支持向量的总数）,nrclass（类别数），sV(支持向量的label和feature);
•    cmd中会输出训练的一些参数：

     obj是svm文件转换为二次规划求解得到的最小值， rho是决策函数中的常数项，nSv和nBSV是连个类别的支持向量数目。 

(4)进入测试阶段，测试数据也要按libsvm要求的格式，并且调用 train scale过程中的参数进行scale

svm-scale.exe -r range test.txt test.scale

(5)利用svm-predict.ex

`svm-predict‘Usage: svm-predict [options] test_file model_file output_file
options:
-b probability_estimates: whether to predict probability estimates, 0 or 1 (default 0); for one-class SVM only 0 is supported

model_file is the model file generated by svm-train.
test_file is the test data you want to predict.
svm-predict will produce output in the output_file.

svm-predict.exe test.scale train.model output

 -b选1时进行概率预测，这样会比较慢， 程序会输出预测正确率accuracy, 并将预测的Label保存在output中

(6) 一些实用技巧：

Tips on Practical Use
=====================

* Scale your data. For example, scale each attribute to [0,1] or [-1,+1].
* For C-SVC, consider using the model selection tool in the tools directory.
* nu in nu-SVC/one-class-SVM/nu-SVR approximates the fraction of training
  errors and support vectors.
* If data for classification are unbalanced (e.g. many positive and
  few negative), try different penalty parameters C by -wi (see
  examples below).
* Specify larger cache size (i.e., larger -m) for huge problems.

•  一定要scale your data! 这样可以大大加速并且避免数据量级不一致产生的问题（比如之后svm中需要计算内积）
•  grid.py寻参：对于C-SVC（用SVM进行多分类），可以用tools中的 grid.py进行寻参！不过还要安装gnuplot软件
•  -wi参数： 如果数据集不平衡，则使用 -wi 参数重新设置C，比如两个类别的数据量： num(1):num(-1)=3:2,则设置 -w1 2 -w-1 3，数据量约小，分错的惩罚就越大，防止大数据量占优势误导结果（最后每个类别的惩罚因子变为C*wi)
•  -m参数 如果问题规模比较大，建议加大 -m(默认值为100）加大cashe size.
•  -h参数的问题 ，决定是否用shrinking heuristics,  我的数据量比较大，因此在进行这项训练时候提示我 -h设为1可以加速，参考从网上查到的结果

matlab 版本

一、matlab libsvm的安装

   matlab的libsvm首先要进行编译 ，参考rache zhang的博文 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7370177

（1）设置path

File->set path ->add with subfolders->加入libsvm-3.11文件夹的路径

（2）在matlab中编译

 在matlab中进入libsvm/matlab目录，

>> make

目的：将libsvm-3.11\matlab 中 libsvmwrite.c 等 C++文件编译成 libsvmread.mexw32 等matlab文件，这样就可以在command window中被直接调用了。

注意：在最外面的Readme中有提到已经有编译好的文件，比如在libsvm-3.12\windows中也会看到libsvmread.mexw32,但这里不要被误导！还是需要你自己再编译一遍的！（还有如果matlab版本太低，如matlab 7.0是不能用VS作为编译器的，只能用VC++ 6.0，这是我劝你给matlab升级吧！别装vc了~我就是这样，升级到Matlab 2011b就可以用VS2008做编译器了）

（3）加载数据集

   直接 load heat_scale 时会报错

1. ??? Error using ==> load  
2. Number of columns on line 3 of ASCII file D:\ZJU projects\machine learning\libsvm-3.11\heart_scale must be the same as previous lines.

  这是因为heart_scale是libsvm的数据格式，matlab无法读取！按照博客里面改成 libsvmread(heartscale) 工作空间中仍旧仍没出现对应的matlab数据，晕 调了半天才发现是没显示出来。 这时去查libsvmread()的定义，改成

[heart_scale_label, heart_scale_inst] = libsvmread(‘../heart_scale‘);

 成功啦，在matlab工作空间中将libsvm要求的格式  label是n*1, inst存的是特征 n*mfea

一、matlab libsvm的使用

matlab> model = svmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix [, ‘libsvm_options‘]);

        -training_label_vector:
            An m by 1 vector of training labels (type must be double).
        -training_instance_matrix:
            An m by n matrix of m training instances with n features.
            It can be dense or sparse (type must be double).
        -libsvm_options:
            A string of training options in the same format as that of LIBSVM.

matlab> [predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model [, ‘libsvm_options‘]);

        -testing_label_vector:
            An m by 1 vector of prediction labels. If labels of test
            data are unknown, simply use any random values. (type must be double)
        -testing_instance_matrix:
            An m by n matrix of m testing instances with n features.
            It can be dense or sparse. (type must be double)
        -model:
            The output of svmtrain.
        -libsvm_options:
            A string of testing options in the same format as that of LIBSVM.

lib SVM训练得到的model的各个参数的意义，见一篇总结的很好的blog:

http://blog.csdn.net/kobesdu/article/details/8966517

libsvm的使用（exe版和matlab版本）

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原文地址：http://www.cnblogs.com/cookcoder-mr/p/4796204.html