svm参数详解

vm参数说明----------------------

如果你要输出类的概率，一定要有-b参数

svm-train training_set_file model_file

svm-predict test_file model_fileoutput_file

自动脚本：python easy.py train_data test_data

自动选择最优参数，自动进行归一化。

对训练集合和测试结合，使用同一个归一化参数。

-c：参数

-g: 参数

-v：交叉验证数

-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 kernelfunction (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)

-d degree : set degree in kernel function(default 3)

-g gamma : set gamma in kernel function(default 1/num_features)

-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 lossfunction of epsilon-SVR (default 0.1)

-m cachesize : set cache memory size in MB(default 100)

-e epsilon : set tolerance of terminationcriterion (default 0.001)

-h shrinking: whether to use the shrinkingheuristics, 0 or 1 (default 1)

-b probability_estimates: whether to traina SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)（如果需要估计分到每个类的概率，则需要设置这个）

-wi weight: set the parameter C of class ito weight*C, for C-SVC (default 1)

 Thek in the -g option means the number of attributes in the input data.

libsvm使用误区----------------------

(1)      直接将训练集合和测试集合简单归一化到[0,1]区间，可能导致实验结果很差。

(2)      如果样本的特征数非常多，那么就不必使用RBF核将样本映射到高维空间。

a)        在特征数非常多的情况下，使用线性核，结果已经非常好，并且只需要选择参数C即可。

b)        虽然说RBF核的结果至少比线性核好，前提下搜索整个的空间。

(3)      样本数<<特征数的情况：

a)        推荐使用线性核，可以达到与RBF同样的性能。

(4)      样本数和特征数都非常多：推荐使用liblinear，更少的时间和内存，可比的准确率。

(5)      样本数>>特征数：如果想使用线性模型，可以使用liblinear，并且使用-s 2参数

libsvm在训练model的时候，有如下参数要设置，当然有默认的参数，但是在具体应用方面效果会大大折扣。 

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(-gamma|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

当构建完成model后，还要为上述参数选择合适的值，方法主要有Gridsearch,其他的感觉不常用，Gridsearch说白了就是穷举。

网格参数寻优函数(分类问题):SVMcgForClass

[bestCVaccuracy,bestc,bestg]=

SVMcgForClass(train_label,train,

cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep)

输入：

train_label:训练集的标签，格式要求与svmtrain相同。

train:训练集，格式要求与svmtrain相同。

cmin,cmax:惩罚参数c的变化范围，即在[2^cmin,2^cmax]范围内寻找最佳的参数c，默认值为cmin=-8，cmax=8，即默认惩罚参数c的范围是[2^(-8),2^8]。

gmin,gmax:RBF核参数g的变化范围，即在[2^gmin,2^gmax]范围内寻找最佳的RBF核参数g，默认值为gmin=-8，gmax=8，即默认RBF核参数g的范围是[2^(-8),2^8]。

v:进行Cross Validation过程中的参数，即对训练集进行v-fold Cross Validation，默认为3，即默认进行3折CV过程。

cstep,gstep:进行参数寻优是c和g的步进大小，即c的取值为2^cmin,2^(cmin+cstep),…,2^cmax,，g的取值为2^gmin,2^(gmin+gstep),…,2^gmax，默认取值为cstep=1,gstep=1。

accstep:最后参数选择结果图中准确率离散化显示的步进间隔大小（[0,100]之间的一个数），默认为4.5。

输出：

bestCVaccuracy:最终CV意义下的最佳分类准确率。

bestc:最佳的参数c。

bestg:最佳的参数g。

网格参数寻优函数(回归问题):SVMcgForRegress

[bestCVmse,bestc,bestg]=

SVMcgForRegress(train_label,train,

cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)

其输入输出与SVMcgForClass类似，这里不再赘述。

而当你训练完了model，在用它做classification或regression之前，应该知道model中的内容，以及其含义。

用来训练的是libsvm自带的heart数据

model =

   Parameters: [5x1 double]

     nr_class: 2

      totalSV: 259                   % 支持向量的数目

          rho: 0.0514               %  b

        Label: [2x1 double]     %  classification中标签的个数

        ProbA: []

        ProbB: []

          nSV: [2x1 double]     %  每类支持向量的个数

       sv_coef: [259x1 double]  %   支持向量对应的Wi

          SVs: [259x13 double]  %   装的是259个支持向量

model.Parameters参数意义从上到下依次为：

-s svm类型：SVM设置类型(默认0)

-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)

-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) (默认类别数目的倒数)

-r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)

SVM 怎样能得到好的结果

1.   对数据做归一化（simple scaling）

2.   应用 RBF kernel 

3.   用cross-validation和grid-search 得到最优的c和g

4.   用得到的最优c和g训练训练数据

5.   测试

关于svm的C以及核函数参数设置----------------------

参考自：对支持向量机几种常用核函数和参数选择的比较研究

C一般可以选择为：10^t , t=- 4..4就是0.0001 到10000

 选择的越大，表示对错误例惩罚程度越大，可能会导致模型过拟合

在LIBSVM中-t用来指定核函数类型（默认值是2）。

0）线性核函数

（无其他参数）

1）多项式核函数

（重点是阶数的选择，即d，一般选择1-11：1 3 5 7 9 11，也可以选择2,4，6…）

2）RBF核函数

（径向基RBF内核，exp{-|xi-xj|^2/均方差}，其中均方差反映了数据波动的大小。

参数通常可选择下面几个数的倒数：0.1 0.2 0.4 0.6 0.8 1.6 3.2 6.4 12.8，默认的是类别数的倒数，即1/k，2分类的话就是0.5）

3）sigmoid核函数 又叫做S形内核

两个参数g以及r：g一般可选1 2 3 4，r选0.2 0.4 0.60.8 1

4）自定义核函数

常用的四种核函数对应的公式如下：

与核函数相对应的libsvm参数：

1）对于线性核函数，没有专门需要设置的参数

2）对于多项式核函数，有三个参数。-d用来设置多项式核函数的最高此项次数，也就是公式中的d，默认值是3。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。

3）对于RBF核函数，有一个参数。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。

4）对于sigmoid核函数，有两个参数。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。

关于cost和gamma

SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能力变差

           gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。支持向量的个数影响训练与预测的速度。

          此外大家注意RBF公式里面的sigma和gamma的关系如下：

        这里面大家需要注意的就是gamma的物理意义，大家提到很多的RBF的幅宽，它会影响每个支持向量对应的高斯的作用范围，从而影响泛化性能。我的理解：如果gamma设的太大，会很小，很小的高斯分布长得又高又瘦， 会造成只会作用于支持向量样本附近，对于未知样本分类效果很差，存在训练准确率可以很高，(如果让无穷小，则理论上，高斯核的SVM可以拟合任何非线性数据，但容易过拟合)而测试准确率不高的可能，就是通常说的过训练；而如果设的过小，则会造成平滑效应太大，无法在训练集上得到特别高的准确率，也会影响测试集的准确率。

Grid Search

使用grid Search虽然比较简单，而且看起来很naïve。但是他确实有两个优点：

1. 可以得到全局最优
2. (C,gamma)相互独立，便于并行化进行

[python]  view plain  copy

 

1. # SVM Classifier using cross validation    
2. def svm_cross_validation(train_x, train_y):    
3.     from sklearn.grid_search import GridSearchCV    
4.     from sklearn.svm import SVC    
5.     model = SVC(kernel='rbf', probability=True)    
6.     param_grid = {'C': [1e-3, 1e-2, 1e-1, 1, 10, 100, 1000], 'gamma': [0.001, 0.0001]}    
7.     grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, n_jobs = 8, verbose=1)    
8.     grid_search.fit(train_x, train_y)    
9.     best_parameters = grid_search.best_estimator_.get_params()    
10.     for para, val in list(best_parameters.items()):    
11.         print(para, val)    
12.     model = SVC(kernel='rbf', C=best_parameters['C'], gamma=best_parameters['gamma'], probability=True)    
13.     model.fit(train_x, train_y)    
14.     return model