liblinear相关学习
liblinear是一个适用于大规模数据集的线性分类器,可处理多分类问题。
参考:使用教程英文版:点击打开链接
使用案例(代码):点击打开链接
libsvm使用:点击打开链接
介绍:
关于参数以及什么时候该使用:点击打开链接
github地址:点击打开链接
readme翻译:点击打开链接
建议的训练步骤(来源于libSVM,感觉对这个也有帮助,所以也标记在这):
1)将我们的训练数据和测试数据转换为该SVM软件包支持的格式;
2)对数据进行简单的尺度化scale;
3)先考虑用RBF核;
4)使用交叉检验方法去寻找最优的参数C和γ;
5)使用找到的最好的参数C和γ来训练整个训练集;
6)在测试集上测试。
需要注意的是,一定要先把数据处理成要求的格式,即如下这种格式:
标签 1:特征1值 2:特征2值
一个简单的例子:
1 from liblinearutil import *
2 读取数据
y,x = svm_read_problem('data_path')
3 训练
m = train(y,x,'option')#option为设置 比如: -s 2 -c 5 -q
3 也可以做交叉验证
CV_ACC = train(y, x, '-v 3')
# -v 3 是指进行3-fold的交叉验证
# 返回的是交叉验证的准确率
4 预测并输出准确率
frbs, p_acc, p_vals = predict(y, x, m, '-b 0')
其中:
# y是testing data的真实标签,用于计算准确率
# x是待预测样本
# p_labs: 预测出来的标签
# p_acc: tuple类型,包括准确率,MSE,Squared correlation coefficient(平方相关系数)
# p_vals: list, 直接由模型计算出来的值,没有转化成1,0的值,也可以看做是概率估计值
备注:
在结果中,#iter表示迭代次数,Objective value 为SVM文件转换为的二次规划求解得到的最小值,nSV 为标准支持向量个数(0<a[i]<c)
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