SVM使用方法总结
16页1、SVM的使用方法(整理完成于2011-03-14)目 录1 Libsvm下载32 Libsvm3.0环境变量设置33 训练和测试数据集下载34 运行python程序的环境配置35 LIBSVM使用的一般步骤是:36 再来说一下,libsvm-3.0的需要的数据及其格式。47 Libsvm数据格式制作:48 Windows版本的工具49 核函数的使用简介810 grid.py的使用1011 subset.py使用方法1112 checkdata.py的使用方法1213 easy.py使用方法1214 一个具体的应用实例1315 备注:常见问题的解决办法151 Libsvm下载在你给我发的邮件地址 下载libsvm的最新版本,现在最新版本是3.0的,下载地址为 1、 将libsvm-3.0.zip解压,我的解压到了C:根目录下了。2 Libsvm3.0环境变量设置添加环境变量到path:我的电脑-属性-高级-环境变量-系统变量-变量列表里面双击 Path,在变量值最后添加;C:libsvm-3.0windows 然后点击确定即可。3 训练和测试数据集下载在以下网址 可以下载到用来训练的数据
2、集合用来测试的数据集,这都是一些简单的数据。4 运行python程序的环境配置由于有可能使用到C:libsvm-3.0tools下的工具,所以的搭建相应的环境,下载两个软件python和gnuplot,下面说一下两个软件的下载地址和配置:a.对于python,下载地址在上寻找下载,目前版本是3.2的,但是我用的是2.6的,测试成功。安装就默认安装在C:就行,记得将C:Python26 添加到系统环境变量中。另外将C:Python26 中的python.exe添加到C:libsvm-3.0windows下面即可。b.对于gnuplot ,下载地址在u 。目前最新版本是4.4.3。他不用安装,直接解压放到C:根目录即可。(这注:部分不需要了)。c.下载gp440win32.zip,在网址 下载,这个解压放到C盘根目录,然后拷贝C:gnuplotbinary中的gnuplot.exe放到C:libsvm-3.0windows下面即可。5 LIBSVM使用的一般步骤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
3、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。6 libsvm-3.0数据及其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 label index1:value1 index2:value2 Label 就是说class(属于哪一类), 就是你要分类的种类,通常是一些整数。 index 是有順序的索引,通常是连续的整数。就是指特征编号,必须按照升序排列 value 就是特征值,用来 train 的数据,通常是一堆实数组成。(注:修改训练和测试数据的格式为程序可以识别的程序目标值 第一维特征编号:第一维特征值 第二维特征编号:第二维特征值 目标值 第一维特征编号:第一维特征值 第二维特征编号:第二维特征值 目标值 第一维特征编号:第一维特征值 第二维特征编号:第二维特征值例如: 2.3 1:5.6 2:3.2 表示训练用的特征有两维,第一维是5.6,第二维是3.2,目标值是2.3 注意:训练和测试数据的格式必须相同,都如上所示。测试数据中的目标值是为了计
4、算误差用 )7 Libsvm数据格式制作该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成,也可以使用网络上FormatDataLibsvm.xls来完成。 FormatDataLibsvm.xls使用说明: a. 先将数据按照下列格式存放(注意label放最后面): value1 value2 label value1 value2 label value1 value2 labelb. 然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格,接着工具-宏-执行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。测试可用,下载地址在( ),或者自己再google中搜索下载即可。8 Windows版本的工具Windows版本的工具svm-scale.exe进行训练和测试数据的归一化,svm-train.exe进行模型训练,svm-predict.exe进行预测,具体步骤和过程在下面介绍。2、 C:libsvm-3.0windows下的工具使用方法打开C:libsvm-3.0windows ,里面有四个windows的exe程序。下面解释一下
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