java libsvm使用说明_JAVA_编程开发_程序员俱乐部

  [size=medium]其他关于svm和libsvm的东西这里不再赘述，本文主要介绍下我在用libsvm过程中遇到的问题进行一下说明，网上资料大多数都是关于libsvm参数的一些说明，这里简单介绍下如何用java代码运行一个小例子。

    首先我们要下载libsvm jar包，然后我把svm_train,svm_scale,svm_predict三个类文件复制了出来，主要是了解一下内部实现。接着准备好训练数据集合测试数据集。数据文件格式如下，label是类别，index是feature即特征或者维，value是对应特征值。

class="java" name="code">
[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] ...
[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] ...

    接下来就要开始对数据进行归一化处理，用到svm_scale类。

Usage: svm-scale [options] data_filename

options:

-l lower : x scaling lower limit (default -1)

-u upper : x scaling upper limit (default +1)

-y y_lower y_upper : y scaling limits (default: no y scaling)

-s save_filename : save scaling parameters to save_filename

-r restore_filename : restore scaling parameters from restore_filename

    这里特别解释下-s -r参数,-s参数指定保存svm_scale扫描过后的归一化scale标准，-r表示读入的标准。我们因为同时要考虑训练集和测试集，所以这里需要两个参数。libsvm这里采用的是最大最小值归一化，默认的归一化范围是[-1,1]，可以用参数-l和-u分别调整上界和下界,java代码如下。

String[] testArgs = {"-l","0", "-u","1","-s","chao-test-scale","UCI-breast-cancer-tra"};
        svm_scale.main(testArgs);
        String[] argvScaleTest ={"-r","chao-test-scale","UCI-breast-cancer-test"};
        svm_scale.main(testArgs);

    执行完之后生成的chao-test-scale文件里面就是最后的scale标准，文件内容如下：

x
0.000000000000000 1.000000000000000
1 63375.00000000000 13454352.00000000
2 1.000000000000000 10.00000000000000
3 1.000000000000000 10.00000000000000
4 1.000000000000000 10.00000000000000
5 1.000000000000000 10.00000000000000
6 1.000000000000000 10.00000000000000
7 1.000000000000000 10.00000000000000
8 1.000000000000000 10.00000000000000
9 1.000000000000000 10.00000000000000
10 1.000000000000000 10.00000000000000

    文件里面列出了归一化的区间0-1，每个feature的最大最小值，便于后面对整个集合做scale处理。有的遗憾的是svm_scale类没有直接提供参数指定生成scale的文件，不过它在执行过程中会输出整个scale后的文件，我们可以通过控制台直接重定向到新文件里面。
   

java svm_scale -s chao-test-scale train>train.scale
java svm_scale -s chao-test-scale test>test.scale

这样就将train训练集和test测试集全部scale成功，我们就可以开始训练和检测了，分别使用svm_train和svm_predict。

String[] trainArgs = {"train.scale"};
		String modelFile = svm_train.main(trainArgs);
		String[] testArgs = {"test.scale", modelFile, "result"};
		Double accuracy = svm_predict.main(testArgs);
		System.out.println("SVM Classification is done! The accuracy is " + accuracy);

    另外从网上看到的使用libsvm的步骤如下：

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。

    对应第4和5步，目前正在研究阶段，了解到的只能使用grid.py来查找最佳参数，希望知道的人可以告知。等研究完之后再补充这点。
    归一化处理可以加快运算速度，提高预测准确率。下面贴一下数据归一化之前的运行结果。

optimization finished, #iter = 1223
nu = 0.6996186233933985
obj = -271.992875483972, rho = 0.4257786283326366
nSV = 639, nBSV = 222
Total nSV = 639
Accuracy = 69.23076923076923% (27/39) (classification)
SVM Classification is done! The accuracy is 0.6923076923076923

    归一之后的运行结果

optimization finished, #iter = 68
nu = 0.08154427324315143
obj = -44.22486456942005, rho = -0.8163705353889562
nSV = 61, nBSV = 48
Total nSV = 61
Accuracy = 89.74358974358975% (35/39) (classification)
SVM Classification is done! The accuracy is 0.8974358974358975

[/size]