libsvm

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所有关于libsvm2.9的前期工作准备好以后，就必须考虑将自己的数据转换为libsvm对应的格式来做分类验证的问题

训练与测试数据文件的格式如下所示

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

.

.

.

每行包含一个实例，并且以字符’\n’结束。对于分类来讲，<label>是整型数据，表示类别（支持多分类）。对于回归来 讲，<label>是任意实数（浮点数），表示目标值。one-class SVM并不使用这个参数，所以使用什么数值都可以。除非使用预计算好的内核（稍候章节介绍），否 则<index>:<value>是描述属性值的。<index>（索引）是从1开始的整型数据， 而<value>（值）是实数（浮点型）。索引必须升序排列。在测试文件中的标签只是用于计算精确度或错误率。如果它们是未知的，那么只要将 第一列赋任意数值
本包含有一个用于分类的示例数据文件，文件名是“heart_scale”。要验证你的数据格式的正确性，请使用“tools/checkdata.py”工具（详见文件“tools/README”）。

键入“svm-train heart_scale”，程序会读读入训练数据并生成模型文件“heart_scale.model”。假设你有一个名为 “heart_scale.t”的测试集，那么键入“svm-predict heart_scale.t heart_scale.model output”以测试预测精确度。文件“output”中含有预测的分类标签。

本包中还有一些别的实用程序：

1.svm-scale(对数据进行归一化):

将输入数据数值化的工具。

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； f

ilename：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 
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。

例:原始文件AORG，用svm-scale归一化:svm-scale AORG >AORG.scale

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。

2.svmtrain(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 —

所有关于libsvm2.9的前期工作准备好以后，就必须考虑将自己的数据转换为libsvm对应的格式来做分类验证的问题

训练与测试数据文件的格式如下所示

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

.

.

.

每行包含一个实例，并且以字符’\n’结束。对于分类来讲，<label>是整型数据，表示类别（支持多分类）。对于回归来 讲，<label>是任意实数（浮点数），表示目标值。one-class SVM并不使用这个参数，所以使用什么数值都可以。除非使用预计算好的内核（稍候章节介绍），否 则<index>:<value>是描述属性值的。<index>（索引）是从1开始的整型数据， 而<value>（值）是实数（浮点型）。索引必须升序排列。在测试文件中的标签只是用于计算精确度或错误率。如果它们是未知的，那么只要将 第一列赋任意数值
本包含有一个用于分类的示例数据文件，文件名是“heart_scale”。要验证你的数据格式的正确性，请使用“tools/checkdata.py”工具（详见文件“tools/README”）。

键入“svm-train heart_scale”，程序会读读入训练数据并生成模型文件“heart_scale.model”。假设你有一个名为 “heart_scale.t”的测试集，那么键入“svm-predict heart_scale.t heart_scale.model output”以测试预测精确度。文件“output”中含有预测的分类标签。

本包中还有一些别的实用程序：

1.svm-scale(对数据进行归一化):

将输入数据数值化的工具。

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； f

ilename：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 
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。

例:原始文件AORG，用svm-scale归一化:svm-scale AORG >AORG.scale

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。

2.svmtrain(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。

3.svm-predict(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）。
4.svm-toy:

简单的图形界面工具，它可以展示支持向量机怎样在二维空间（即平面）上将数据分类。你可以在该窗口上面单击以绘制数据点。使用“change”按钮来选择 类别1，2或3（也就是说，最多支持三类），按“load”按钮可以从文件载入数据，按“save”按钮可以将数据保存到文件，按“run”按钮可以获得 一个SVM模型（根据绘制的点集或从文件载入的数据），按“clear”按钮可以清屏。

在该窗口的底部文本框内，你可以输入参数，参数的句法和“svm-train”一样。

注意：“load”和“save”只考虑数据分类而不考虑回归的情况。每个数据点拥有一个标签（颜色，必须是1，2或3）和两个属性（横坐标和纵座标），取值区间[0,1]。

来源http://www.cnphp.info/libsvm2-9-data-format.html

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。

3.svm-predict(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）。
4.svm-toy:

简单的图形界面工具，它可以展示支持向量机怎样在二维空间（即平面）上将数据分类。你可以在该窗口上面单击以绘制数据点。使用“change”按钮来选择 类别1，2或3（也就是说，最多支持三类），按“load”按钮可以从文件载入数据，按“save”按钮可以将数据保存到文件，按“run”按钮可以获得 一个SVM模型（根据绘制的点集或从文件载入的数据），按“clear”按钮可以清屏。

在该窗口的底部文本框内，你可以输入参数，参数的句法和“svm-train”一样。

注意：“load”和“save”只考虑数据分类而不考虑回归的情况。每个数据点拥有一个标签（颜色，必须是1，2或3）和两个属性（横坐标和纵座标），取值区间[0,1]。

来源http://www.cnphp.info/libsvm2-9-data-format.html

libsvm

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原文地址：http://www.cnblogs.com/lns888/p/4100375.html