 [数据挖掘]libsvm-2.88中文帮助文档 |
| 转自： http://pwwang.com/?p=256
最近的工作要用到支持向量机(SVM), 对算法不是很懂, 但是总要把用法弄明白吧, 于是就想把它的文档翻译一下, 自己弄明白吧, 也给其他人带来点方便
先给出libsvm的下载地址: 要下载就点我吧
英文文档请见压缩包内的 README 文件(用写字板打开就可以看到内容了)
libsvm-2.88中文文档
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Libsvm是一个简单、易用、有效的SVM分类和回归软件。它解决了C-SVM分类、nu-SVM分类、one-class-SVM、epsilon-SVM回归和nu-SVM回归。它还为C-SVM提供了一个自动模型选择工具。这个文档将解释libsvm的用法。
Libsvm可以从这里得到：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm在使用libsvm之前先阅读COPYRIGHT文件。
目录=================
－快速开始－安装和数据格式－“svm-train”的用法－“svm-predict”的用法－“svm-scale”的用法－实际使用技巧－例子（后面的部分不作翻译）
快速开始=================
如果你是SVM的一个新手，并且数据不大，那么在安装完成之后请打开tools目录使用easy.py。它将把一切全自动化，从数据规化到参数选择。
用法：easy.py training_file [test_file]
你可以在“tools/README”中找到关于参数选择的更多信息。
安装和数据格式=================
在Unix系统中，输入make来生成“svm-train”和“svm-predict”程序。不带参数地运行它们可以显示他们的用法。
在其他系统中，参考“Makefile”来生成它们（例如：你可以参数这篇文档中的“生成Windows可执行文件”）或者使用预生成二进制文件（Windows二进制文件在”windows“目录中）
训练和测试数据文件中的格式是：
<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> …...
每行包含一个实例，并且以“n”（译者注：换行符）结束。对于分类来说，<label>是一个指向该类标志的整数（支持多类）。对于回归来说，<label>是一个可为任何实数的目标值。对于one-class-SVM来说，它不会被用到，所以可以为任何数值。除非使用预先计算的核（将在另一节介绍），<index>:<value>给出了一个特性（属性）值。<index>是一个从1开始的整数，<value>是一个实数。索引必须按升序排列。标签在测试文件中只被用来计算精确度或者错误。如果它们是未知的，把第一列赋任意值。
这个包内的一个分类数据的例子是“heart_scale”。可以使用“tools/checkdata.py”来检测你数据格式是否正确。（详见“tools/README”）。
输入“svm-train heart_scale”，程序将读取训练数据并输出模型文件“hear_scale.model”。如果你有一个测试集叫“heart_scale.t”，那么输入“svm-predict heart_scale.t heart_scale.model output” 来检查预测的准确性。“output”文件包含了预测的类标签。
这个包里还有一些其他的有用的程序：
svm-scale：
规化你的输入数据文件
svm-toy：
这是一个简单的图形界面，它将在一个面板上显示SVM如果分离数据。你可以在窗口里单击来画数据点。使用“change”按钮来选择类1,2或者3（例如：一直到3个类都是支持的），“load”按钮用来从文件里装入数据，“save”按钮用来保存数据到一个文件，“run”按钮用来获取一个SVM模型，“clear”按钮用来清除窗口。
你可以窗口的底部输入选项，选项的符号规则和“svm-train”一样。
注意“load”和“save”只考虑了分类情况下的数据，而没有考虑回归的情况。每一个数据库有一个标签（颜色），它必须是1，2或者3，并且两个属性（x和y值）范围必须是[0，1]。
在各个目录中输入make来生成它们。
你需要Qt库来生成Qt版本（可以在这里得到：http://www.trolltech.com）
你需要GTK+库来生成GTK版本（可以在这里得到：http://www.gtk.org）
预生成的Windows二进制文件可“Windows”目录中。我们使用的是32-位机上的Visual C++，所以最大缓存是2GB。
“svm-train”的用法 =================
用法：svm-train [options] training_set_file [model_file]选项：-s svm_type : 设定SVM的类型 (default 0) 0 — C-SVC 1 — nu-SVC 2 — one-class SVM 3 — epsilon-SVR 4 — nu-SVR-t kernel_type : 设定核函数的类型 (default 2) 0 — linear: u’*v 1 — polynomial: (gamma*u’*v + coef0)^degree 2 — radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2) 3 — sigmoid: tanh(gamma*u’*v + coef0) 4 — precomputed kernel (kernel values in training_set_file)-d degree : set degree in kernel function (default 3)-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/k)-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)-n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)-p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1)-m cachesize : set cache memory size in MB (default 100)-e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001)-h shrinking: whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1)-b probability_estimates: whether to train an SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)-wi weight: set the parameter C of class i to weight*C in C-SVC (default 1)-v n: n-fold cross validation mode
-g中的k表示输入数据中属性的数目。
-v选项把数据随机分成n个部分，并计算它们的交叉验证accuracy/mean方差（不知道这个数学术语怎么翻译）
通过libsvm FAQ来查看输出文件的含义。
“svm-predict”的用法 =================
用法： svm-predict [options] test_file model_file output_file选项：-b probability_estimates: 是否预测概率估计, 0 或 1 (默认 0); one-class SVM只支持0
model_file是svm-train生成的model文件.test_file 是你想预测的数据.svm-predict 将把结果输出到output_file.
"svm-scale" Usage=================
用法： svm-scale [options] data_filename选项：-l lower : x 规化的最小值 (默认 -1)-u upper : x 规化的最大值 (默认 +1)-y y_lower y_upper : y 规化的限定 (默认: 不规化y)-s save_filename : 保存规化参数到 save_filename-r restore_filename : 从restore_filename恢复规化参数
查看这个文档的’Examples’ 来获取例子。
实际使用技巧=================
* 你的数据的规化。例如，规化每一个属性到[0,1]或[-1,+1]。* 对于C-SVC，考虑使用tools目录中的模型选择工具。* nu in nu-SVC/one-class-SVM/nu-SVR approximates the fraction of training errors and support vectors. * 如果分类数据不平衡（如太多正数，极少负数），使用-wi尝试一个不同的罚分参数C。* 为大的问题指定更大的缓存大小（如 larger -m）
Examples========
> svm-scale -l -1 -u 1 -s range train > train.scale> svm-scale -r range test > test.scale
Scale each feature of the training data to be in [-1,1]. Scaling factors are stored in the file range and then used for scaling the test data.
> svm-train -s 0 -c 5 -t 2 -g 0.5 -e 0.1 data_file
Train a classifier with RBF kernel exp(-0.5|u-v|^2), C=10, and stopping tolerance 0.1.
> svm-train -s 3 -p 0.1 -t 0 data_file
Solve SVM regression with linear kernel u’v and epsilon=0.1 in the loss function.
> svm-train -c 10 -w1 1 -w-1 5 data_file
Train a classifier with penalty 10 = 1 * 10 for class 1 and penalty 50 = 5 * 50 for class -1.
> svm-train -s 0 -c 100 -g 0.1 -v 5 data_file
Do five-fold cross validation for the classifier using the parameters C = 100 and gamma = 0.1
> svm-train -s 0 -b 1 data_file> svm-predict -b 1 test_file data_file.model output_file
Obtain a model with probability information and predict test data with probability estimates | |
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gweg(游客)发表评论于2009/4/14 10:49:04 |
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asdf(游客)发表评论于2009/4/20 13:15:35 |
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azhe(游客)发表评论于2009/5/6 15:10:32 |
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桀桷(游客)发表评论于2009/5/8 14:33:01 |
| 我是新手。看了半天没有弄明白。
我的easy.py是打不开的。
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123(游客)发表评论于2009/6/15 21:15:38 |
| 你好！请问如果训练样本数很多的情况下，该怎么办呢？谢谢 | |
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meimeiwudi2009(游客)发表评论于2009/6/16 9:38:54 |
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Replica Watches(游客)发表评论于2010/4/29 10:51:00 |
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dajiahao(游客)发表评论于2010/6/8 9:56:01 |
| 你好，我的语料有六类，可以用libsvm进行多类测试吗，需要哪些参数的配置啊，一定要回答哦！！！ | |
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keailufei(游客)发表评论于2010/7/14 16:17:30 |
| 高人！svm理论上的分类超平面是g（x）=0；新样本点xi带入后的值g（xi）可以表征此样本点到超平面的距离。那这个g（xi）怎么输出呢？不要让他只在程序里被算出，而是输出出来 | |
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