libsvm学习(一)

libsvm学习(一)
2011年12月27日
　　（记录下过程，以备使用的时候查阅）
　　一、所需三个软件：
　　 python3.1.2 下载链接：http://www.python.org/ftp/python/3.1.2/
　　 libsvm2.9 下载链接：http://download.csdn.net/download/phoeni_seu/1857117
　　 gnuplot软件   下载链接：http://www.mirrorservice.org/sites/download.sourceforge.net/pub/sourceforge/g/project/gn/gnuplot/gnuplot/4.2.3/
　　python需要安装，其他两个解压即可使用。当然亦可以选择java、VC环境。
　　二、一般过程
　　LibSVM   使用的一般步骤是： 
　　1  ）按照  LIBSVM  软件包所要求的格式准备数据集；                                          
　　2  ）对数据进行简单的缩放操作；                                         
　　3  ）首要考虑选用  RBF   核函数； 
　　4  ）采用交叉验证选择最佳参数  C  与  g   ； 
　　5  ）采用最佳参数  C  与  g   对整个训练集进行训练获取支持向量机模型； 
　　6  ）利用获取的模型进行测试与预测。 
　　三、注意事项
　　1、LibSVM的输入有格式要求，可以按照格式要求编写程序实现，也可以参考http://download.csdn.net/detail/dadaadao/1571409  在excel中直接生成libsvm所用格式数据。
　　2、配置
　　修改easy.py和grid.py最上方两行有关libsvm、python和gnuplot的路径的代码。其中，svmpath 代表 svmscale.exe、svmtrain.exe 等可执行文件的路径，pythonpath 代表easy.py和grid.py等脚本文件路径，gnuplotpath 代表 pgnuplot.exe 的路径。
　　这里，我把easy.py和grid.py复制到\libsvm-2.9\python下，然后修改这两个文件中的路径代码(记得用绝对路径，也可以设置成环境变量后使用相对路径)，如下：
　　//easy.py修改
　　else:
　　# example for windows
　　svmscale_exe = r"d:\libsvm-2.9\windows\svm-scale.exe"
　　svmtrain_exe = r"d:\libsvm-2.9\windows\svm-train.exe"
　　svmpredict_exe = r"d:\libsvm-2.9\windows\svm-predict.exe"
　　gnuplot_exe = r"d:\gnuplot\bin\pgnuplot.exe"
　　grid_py = r"d:\libsvm-2.9\python\grid.py"
　　//grid.py修改
　　else:
　　# example for windows
　　svmtrain_exe = r"d:\libsvm-2.9\windows\svm-train.exe"
　　gnuplot_exe = r"d:\gnuplot\bin\pgnuplot.exe"
　　四、至此环境算是搭好了，下面可以开始进行分类、回归、预测等试验。
　　使用时，可以直接使用easy.py，或者手动进行，步骤如下：
　　规范化训练样本、交叉验证寻找最合适参数、利用寻找到的参数进行模型训练、规范化测试样本、使用模型进行分类预测。
　　刚开始接触，直接使用easy.py执行，
　　命令行为：
　　cmd
　　cd d:\python31
　　python d:\libsm-2.9\python\easy.py  d:\libsm-2.9\python\heart_scale
　　回车执行，dos运行结果
　　Scaling training data...
　　Cross validation...
　　Best c=2048.0, g=0.0001220703125 CV rate=84.0741
　　Training...
　　Output model: heart_scale.model
　　执行后可以得到相应的结果，结果保存在python31目录下，产生了5个新文件train.libsvm.model(预测模型)、train.libsvm.range(缩放规则)、train.libsvm.scale(缩放结果)、train.libsvm.scale.out(规范化结果)、train.libsvm.scale.png(寻参图示)。
　　解释下.modle中训练结果头部几个字段，
　　svm_typec_svc                    // 所选择的 svm 类型，默认为 c_svc
　　kernel_typerbf                      // 训练采用的核函数类型，此处为 RBF 核
　　gamma0.000122071                  //RBF 核的参数 γ
　　nr_class2                              // 类别数，此处为两分类问题
　　total_sv103                         // 支持向量总个数
　　rho1.61698                         // 判决函数的偏置项 b
　　label 1-1                                // 原始文件中的类别标识
　　nr_sv 51 52                          // 每个类的支持向量机的个数
　　SV                                         // 以下为各个类的权系数及相应的支持向量
　　          ...........
　　五、学习情况(待续)