libsvm3.22——使用指南

关于libsvm的使用，官方文档和matlab中文论坛大神faruto已经写得很明白，针对libsvm3.22版本稍稍有一点需要改进的。

参考来源：

网址：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

参考文档：《A practical guide to SVM classification》

matlab中文论坛： http://www.matlabsky.com/thread-10966-1-1.html

具体步骤如下：

（1）数据的处理：

LIBSVM使用的数据格式
该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下：
<label><index1>:<value1> <index2>:<value2> ...
其中<label> 是训练数据集的目标值，对于分类，它是标识某类的整数(支持多个类)；对于回归，是任意数。<index> 是以1开始的整数，可以是不连续的；<value>为实数，也就是我们常说的自变量。检验数据文件中的label只用于计算准确度或误差，如果它是未知的，只需用一个数填写这一栏，也可以空着不填。在程序包中，还包括有一个训练数据实例：heart_scale，方便参考数据文件格式以及练习使用软件。

例如：+1 1:0.708 2:1 3:1 4:-0.320 5:-0.105 6:-1 8:1.21

（2）缩放数据：

svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y_lowery_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；
-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；
filename：待缩放的数据文件（要求满足前面所述的格式）。

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。

（缩放规则文件可以用文本浏览器打开，看到其格式为：
lower upper
lval1 uval1
lval2 uval2
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；lval 为该特征对应转换后下限lower 的特征值；uval 为对应于转换后上限upper 的特征值。）

使用实例：
例子一： svmscale –s train3.range train3>train3.scale
表示采用缺省值（即对属性值缩放到[ -1,1]的范围，对目标值不进行缩放）
对数据集train3 进行缩放操作，其结果缩放规则文件保存为train3.range，缩放集的缩放结果保存为train3.scale。
例子二： svmscale –r train3.range test3>test3.scale
表示载入缩放规则train3.range 后按照其上下限对应的特征值和上下限值线
性的地对数据集test3 进行缩放，结果保存为test3.scale。

此外，还可以使用matlab中的归一化方法比如mapminmax。

（3）（4）RBF核函数——求最优的C和 ——交叉验证+grid-search 。

一个工具：grid.py 。

具体使用见下一篇文章。 libsvm——参数优化工具grid.py的使用

（5）训练SVM。

Svmtrain的用法：model =svmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix

[, 'libsvm_options']);

training_label_vector：An m by 1 vector of training labels (type mustbe double)。

training_instance_matrix：An m by n matrix of m training instances with nfeatures.。libsvm_options：可用的选项即表示的涵义非常多。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。

具体可用参数如下：

-s svm类型：SVM设置类型(默认0)
0 -- C-SVC
1 --v-SVC
2 – one-class-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：(gamma*u'*v + coef0)^degree
2 – RBF函数：exp(-gamma*|u-v|^2)
3 –sigmoid：tanh(gamma*u'*v + coef0)
-d degree：核函数中的degree设置(默认3)
-g gamma：核函数中的g函数设置(默认1/ k) ，k是指输入数据中的属性数
-r coef0：核函数中的coef0设置(默认0)
-c cost：设置C-SVC，e-SVR和v-SVR的参数(默认1)
-n nu：设置v-SVC，one-class-SVM和v-SVR的参数(默认0.5)
-p e：设置e-SVR 中损失函数e的值(默认0.1)
-m cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位(默认40)
-e e：设置终止准则中的可容忍偏差(默认0.001)
-h shrinking：是否使用启发式，0或1(默认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：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

运行结果（在命令行中显示）：
optimization finished, #iter = 1756
nu = 0.464223
obj = -551.002342, rho = -0.337784
nSV = 604, nBSV = 557
Total nSV = 604
其中，#iter为迭代次数;

nu 与前面的操作参数-n n 相同;

obj为SVM文件转换为的二次规划求解得到的最小值;

rho 为判决函数的常数项b;

nSV 为支持向量个数;

nBSV为边界上的支持向量个数;

Total nSV为支持向量总个数。

svmtrain返回一个model结构体（分类问题）：

其中的参数意义为：http://www.matlabsky.com/thread-12649-1-1.html

返回结果model的含义：

-Parameters: parameters

-nr_class: number of classes; = 2 for regression/one-class svm

-totalSV: total #SV

-rho: -b of the decision function(s) wx+b

-Label: label of each class; empty for regression/one-class SVM

-sv_indices: values in [1,...,num_traning_data] to indicate SVs in thetraining set

-ProbA: pairwise probability information; empty if -b 0 or in one-classSVM

-ProbB: pairwise probability information; empty if -b 0 or in one-classSVM

-nSV: number of SVs for each class; empty for regression/one-class SVM

-sv_coef: coefficients for SVs in decision functions

-SVs: support vectors

（6）测试模型。

Svmpredict的用法：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；

返回值含义：

predicted_label：预测后得到的label。

accuracy：3 by 1的向量。包括（分类）准确率accuracy、均方误差mean

squared error、（回归）相关系数误差squared correlation coefficient (for regression)。

而且squared correlation coefficient (for regression)越接近你越好，代表回归模型精度越高。

本文精华：

1、如果当前目录在libsvm下，那么就会调用libsvm的svmtrain，而自带的svmtrain的调用格式和libsvm的svmtrain的格式是不一样的，自带的格式是SVMStruct = svmtrain(‘训练矩阵’，‘训练标签’ 'Showplot',ShowplotValue, ...)，而libsvm的格式需要把标签写在第一个参数，若想使用自带的，那么把libsvm的路径从搜索路径中删除，即set path然后remove，并且把当前目录切换到toolbox下。

2、不同版本有略微差异。比如安装3.22版本，svmpredict的返回值是三个。而教程上的是两个，导致无法得到结果。

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