libSVM

zouquan

libsvm使用总结——初级

1.
首先，如果你使用windows的话，要从cmd中进入到该文件夹下，然后依次运行svmscale, svmtrain, svmpredict。（和blast等软件相似）

2.
然后说输入的数据（包括训练集和测试集）的格式。每一行是一个样本，格式如下：

1 1:0.2 2:0.6 3:-0.5 4:13

其中第一位是类别标记，也就是该样本的类别，通常用1和0或-1来标记。此例后面表示有4个属性，依次是0.2,0.6,-0.5,13。前面需要用一个序号+冒号。（参考heart_scale文件）

每一行都是这种格式，我还是喜欢excel表的格式。我已经用java写了一个转化的程序。谁需要可以管我要。

3.（这一步不是必须的，如果你的特征变化范围不大，尽量不要归一化）
首先要进行“归一化”。在cmd中运行svmscale会显示它的格式的。如果你的训练集和测试集分别是train.txt和test.txt,那么运行的语句是：

svmscale train.txt >train.scale

svmscale test.txt >test.scale

红色的是生成的归一化后文件，下面的训练和预测都是处理归一化后的文件。

注意：svmscale还可以更改上下界的范围，默认是[-1，。带参数的svmscale命令这里就不介绍了。另外，有的版本（新版本）的libSVM需要>,有的（老版本）不需要，自己试试看即可。

4.
归一化之后就可以训练了。和svmscale一样，svmpredict也可以带很多参数，这里只介绍最简单的（默认的）。命令如下：

svmtrain train.scale train.model

这里要再生成一个文件train.model，它用来存放训练出的“规则”，后面要用到该文件。

5.
训练之后就是预测了。预测语句如下：

svmpredict test.scale train.model output.txt

第一个文件是归一化的测试集，第二个文件是从训练集中训练后得到的规则文件，第三个是用来存放结果的文件（如果没有系统会自动生成）。

同时屏幕上会显示预测的准确率，在output.txt中会有预测结果。

//*******************下面的步骤很重要，是为了找到最优的参数g和c*******************

6.
安装python。（有的版本会报错，请到服务器ftp，share/软件 目录下下载我上传的python）

7.
修改grid.py. 改gp373w32/pgnuplot.exe的路径，也要改svmtrain的路径(../windows/svm-train.exe虽然也对，但在有的windows系统中..不好使，最好还是改成绝对路径)。(最上面2行)

8.
在python/bin的目录下运行python + grid.py（绝对路径）+train.scale（绝对路径）。如果成功的话，会自动弹出画了一圈一圈的图，dos黑屏会显示最优的g和c，以及最优的准确率

python比较大，请自行下载

zouquan

关于给样本设权重，参考
http://datamining.xmu.edu.cn/bbs ... wthread&tid=607

zouquan

是的，菜鸟还经常犯的错误是：

对训练数据进行归一化（svmscale），训练；
对测试数据进行归一化（svmscale），测试；

这是错误的，如果要归一化，那么测试数据和训练数据要放到一起归一化，或者测试数据按照训练数据的上下界进行归一化（有可能超出1，没有关系）

因此，除非是特征波动过大，尽量不要用svmscale；如果用了svmscale，那么就svmtrain -v 5进行交叉验证，不要再svmpredict了

xmubingo

cite:  @zouquan

原始.libsvm归一化之后做的最优参数和没有归一化之后的最优参数是不一样的。

归一化适合那些特征属性值波动非常大的情况。

不做归一化：在python/bin的目录下运行python + grid.py（绝对路径）+train.arff.libsvm