【神经网络学习笔记】LIBSVM参数讲解

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支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法可以实现模式分类和非线性回归，本文就matlab中的LIBSVM工具箱展开说明。

在matlab中调用LIBSVM工具箱可以方便的使用LIBSVM网络，台湾大学的林智仁教授已经封装好各方法，大家可以在此下载。

LIBSVM工具箱的主要函数为svmtrain和svmpredict，调用格式为

model = svmtrain(train_lable,train_data,options);

[predict_lable,accuracy/mse,dec_value] = svmpredict(test_lable,test_data,model);

svmtrain:

train_lable:训练标签

train_data:训练数据

options:可用的选项即表示的涵义如下
　　-s svm类型：SVM设置类型(默认0)
　　0 -- C-SVC
　　1 --v-SVC
　　2 – 一类SVM
　　3 -- e -SVR
　　4 -- v-SVR
　　-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)
　　0 – 线性：u‘v
　　1 – 多项式：(r*u‘v + coef0)^degree
　　2 – RBF函数：exp(-gamma|u-v|^2)
　　3 –sigmoid：tanh(r*u‘v + coef0)
　　-d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)
　　-g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k)
　　-r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
　　-c cost：设置C-SVC，e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)
　　-n nu：设置v-SVC，一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5)
　　-p p：设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1)
　　-m cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位(默认40)
　　-e eps：设置允许的终止判据(默认0.001)
　　-h shrinking：是否使用启发式，0或1(默认1)
　　-wi weight：设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)(默认1)
　　-v n: n-fold交互检验模式，n为fold的个数，必须大于等于2
　　其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部分并计算交互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。

下面用一个例子来解释各参数，使用LIBSVM工具箱自带的heart_scale.mat数据（共270个样本，每个样本有13个属性）

%% A Little Clean Work
clear;
clc;
close all;
format compact;
%%
% 首先载入数据
load heart_scale;
data = heart_scale_inst;
label = heart_scale_label;
% 建立分类模型
model = svmtrain(label,data,'-s 0 -t 2 -c 1.2 -g 2.8');
% 利用建立的模型看其在训练集合上的分类效果
[PredictLabel,accuracy,dec_value1] = svmpredict(label,data,model);
accuracy

%% 分类模型model解密
model
Parameters = model.Parameters
Label = model.Label
nr_class = model.nr_class
totalSV = model.totalSV
nSV = model.nSV 

Accuracy = 99.6296% (269/270) (classification)
accuracy =
   99.6296
    0.0148
    0.9851
model = 
    Parameters: [5x1 double]
      nr_class: 2
       totalSV: 259
           rho: 0.0514
         Label: [2x1 double]
    sv_indices: [259x1 double]
         ProbA: []
         ProbB: []
           nSV: [2x1 double]
       sv_coef: [259x1 double]
           SVs: [259x13 double]
Parameters =
         0
    2.0000
    3.0000
    2.8000
         0
Label =
     1
    -1
nr_class =
     2
totalSV =
   259
nSV =
   118
   141

这里为了简单起见没有划分训练集和测试集，下面探究一下各个参数的意义

1、model.parameters

Parameters =
         0
    2.0000
    3.0000
    2.8000
         0

从上到下依次是

-s svm类型：SVM设置类型(默认0)

-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)

-d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)

-g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k)

-r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)

参数数字的意义见上。

2、model.label  model.nr_class

Label =
     1
    -1
nr_class =
     2

model.label表示数据集中类别的标签都有哪些，这里是1和-1

model.nr_class表示数据集中一共有多少个类别，这里是二分类

3、model.totalSV   model.nSV

totalSV =
   259
nSV =
   118
   141

model.totalSV 代表总共的支持向量的数目，这里共259个支持向量

model.nSV 每类标签的支持向量数，这里标签为1的支持向量有118个，-1的有141个。

4、model.sv_coef   model.SVs   model.rho

model.sv_coef承装的是259个支持向量杂决策函数中的系数

 model.SVs 承装259个支持向量

model.rho 决策函数中常数项的相反数

通过model提供的信息，可以建立上面的决策函数，代码实现如下：

%% DecisionFunction
function plabel = DecisionFunction(x,model)

gamma = model.Parameters(4);
RBF = @(u,v)( exp(-gamma.*sum( (u-v).^2) ) );

len = length(model.sv_coef);
y = 0;

for i = 1:len
    u = model.SVs(i,:);
    y = y + model.sv_coef(i)*RBF(u,x);
end
b = -model.rho;
y = y + b;

if y >= 0
    plabel = 1;
else
    plabel = -1;
end

%%
plable = zeros(270,1);
for i = 1:270
    x = data(i,:);
    plabel(i,1) = DecisionFunction(x,model);
end

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原文地址：http://blog.csdn.net/zjccoder/article/details/38438307