LIBSVM参数说明

English:
libsvm_options:
-s svm_type : set type of SVM (default 0)
 0 -- C-SVC
 1 -- nu-SVC
 2 -- one-class SVM
 3 -- epsilon-SVR
 4 -- nu-SVR
-t kernel_type : set type of kernel function (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_instance_matrix)
-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 a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)
-wi weight: set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default 1)
-v n: n-fold cross validation mode
==========================================================
Chinese:
Options:可用的选项即表示的涵义如下
  -s svm类型:SVM设置类型(默认0)
  0 -- C-SVC
  1 --v-SVC
  2 – 一类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:(r*u'v + coef0)^degree
  2 – RBF函数:exp(-r|u-v|^2)
  3 –sigmoid:tanh(r*u'v + coef0)
  -d degree:核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)
  -g r(gama):核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k)
  -r coef0:核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
  -c cost:设置C-SVC,e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)
  -n nu:设置v-SVC,一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5)
  -p p:设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1)
  -m cachesize:设置cache内存大小,以MB为单位(默认40)
  -e eps:设置允许的终止判据(默认0.001)
  -h shrinking:是否使用启发式,0或1(默认1)
  -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,n为fold的个数,必须大于等于2
  其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部分并计算交互检验准确度和均方根误差。以上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。

### LibSVM 参数说明及使用方法 #### 1. **`svmtrain` 和 `svmpredict` 命令** LibSVM 提供两个主要命令来完成支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 的训练和预测过程。分别是 `svmtrain` 和 `svmpredict`。 - 使用 `svmtrain` 训练模型时,可以通过指定参数优化分类器性能。 - 使用 `svmpredict` 对测试数据集进行预测并评估模型表现。 --- #### 2. **`svmtrain` 参数详解** 以下是常用的 `svmtrain` 参数及其含义: - `-s svm_type`: 设置 SVM 类型,默认值为 0。 可选值如下: - 0 —— C-SVC(多类分类) - 1 —— ν-SVC(多类分类) - 2 —— one-class SVM - 3 —— ε-SVR(回归估计) - 4 —— ν-SVR(回归估计)[^1] - `-t kernel_type`: 设置核函数类型,默认值为 2(径向基函数 RBF)。 可选值如下: - 0 —— 线性核 \( K(x_i,x_j)=x_i^T x_j \) - 1 —— 多项式核 \( K(x_i,x_j)=(\gamma x_i^T x_j+r)^d \),其中 \( d \) 是多项式的阶数 - 2 —— 径向基核 \( K(x_i,x_j)=\exp(-\gamma \|x_i-x_j\|^2) \) - 3 —— Sigmoid 核 \( K(x_i,x_j)=\tanh(\gamma x_i^T x_j + r) \)[^1] - `-c cost_value`: 设置惩罚系数 \( C \),仅适用于 C-SVC、ε-SVR 和 ν-SVR。较大的 \( C \) 表示对误分类样本的容忍度更低[^2]。 - `-g gamma_value`: 设置 γ 参数,用于控制高斯核或 sigmoid 核的影响范围。γ 越大,影响越局部化;γ 越小,影响越全局化[^3]。 - `-p epsilon_value`: 设置 ε-insensitive loss function 中的 ε 值,仅适用于 ε-SVR。表示允许的最大误差。 - `-n nu_value`: 设置 ν 参数,仅适用于 ν-SVC 和 ν-SVR。ν 控制边界和支持向量的比例。 - `-m cache_size`: 设置缓存大小(单位 MB),默认值为 100MB。更大的缓存可以加速计算,但会占用更多内存。 - `-e tolerance_value`: 设置终止条件中的容差,默认值为 0.001。较小的值意味着更高的精度,但也可能增加运行时间。 - `-h shrinking_heuristic`: 是否启用启发式收缩技术。取值为 0 或 1,默认为 1。禁用该选项可能会提高精确度,但速度较慢。 - `-b probability_estimates`: 是否生成概率估计。取值为 0 或 1,默认为 0。如果设为 1,则会在训练过程中额外计算概率信息。 - `-w class_weight`: 为不同类别设置权重,解决类别不平衡问题。例如:`-w1 value1 -w2 value2 ...`。 --- #### 3. **`svmpredict` 参数详解** 以下是 `svmpredict` 的常用参数及其功能: - `[options]`: 支持与 `svmtrain` 部分相同的某些选项,如 `-b` 来获取概率估计结果。 - `test_file`: 测试数据文件路径,格式应与训练数据一致。 - `model_file`: 已经通过 `svmtrain` 训练好的模型文件路径。 - `output_file`: 输出预测结果的文件路径。 --- #### 4. **代码示例** 以下是一个完整的 Python 调用 LIBSVM 进行训练和预测的例子: ```python from libsvm.svmutil import * # 加载数据 y_train, x_train = svm_read_problem('data/train.txt') # 训练数据 y_test, x_test = svm_read_problem('data/test.txt') # 测试数据 # 定义参数 param_str = '-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.5' # 使用 RBF 核,C=1, gamma=0.5 # 创建参数对象 params = svm_parameter(param_str) # 训练模型 problem = svm_problem(y_train, x_train) model = svm_train(problem, params) # 预测 labels, accuracy, values = svm_predict(y_test, x_test, model) print(f"Accuracy: {accuracy}") ``` --- #### 5. **注意事项** - 如果数据集中存在类别不均衡的情况,建议调整 `-w` 参数赋予不同的权重。 - 在实际应用中,通常需要通过交叉验证调优超参数(如 \( C \), \( \gamma \))以获得最佳效果。 ---
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