libsvm 参数说明

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libsvm参数说明

libsvm参数说明简介libsvm是一个支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的软件包，由台湾大学林智仁教授等人开发。

它提供了用于二分类和多分类的高效实现，并支持回归和异常检测。

libsvm的主要优势在于其高效的内存使用和计算速度，尤其适用于处理小到中等规模的数据集。

它支持多种核函数，包括线性核、多项式核、高斯核等，可以灵活地适应不同的数据特征。

在使用libsvm进行机器学习任务时，我们需要了解它的参数设置，以便根据具体情况进行调整，以获得更好的性能。

参数说明-s type这个参数用于设置SVM的类型，即用于解决什么类型的问题。

常用的取值有：•0：C-SVC（用于多分类问题）•1：nu-SVC（用于多分类问题）•2：one-class SVM（用于异常检测问题）•3：epsilon-SVR（用于回归问题）•4：nu-SVR（用于回归问题）-t kernel_type这个参数用于设置核函数的类型。

常用的取值有：•0：线性核函数•1：多项式核函数•2：高斯核函数•3：径向基核函数•4：sigmoid核函数-c cost这个参数用于设置惩罚因子（C）的值。

C越大，对误分类的惩罚越重，容错率越低；C越小，对误分类的惩罚越轻，容错率越高。

-g gamma这个参数用于设置高斯核函数和径向基核函数的gamma值。

gamma越大，决策边界越复杂，容易过拟合；gamma越小，决策边界越简单，容易欠拟合。

-p epsilon这个参数用于设置epsilon-SVR中的epsilon值，表示对于回归问题的容错范围。

epsilon越小，容错范围越小，模型越精确；epsilon越大，容错范围越大，模型越宽松。

-n nu这个参数用于设置nu-SVC、one-class SVM和nu-SVR中的nu值，表示支持向量的比例。

nu越大，支持向量的比例越高，模型越复杂；nu越小，支持向量的比例越低，模型越简单。

Matlab下libsvm的配置使用【转】

Matlab下libsvm的配置使⽤【转】LIBSVM是⼀个由台湾⼤学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的SVM模式识别与回归的软件包，使⽤简单，功能强⼤，能够在matlab中使⽤。

⼀、安装1.下载在LIBSVM的主页上下载最新版本的软件包（libsvm-3.20），并解压到合适⽬录中。

2.编译如果你使⽤的是64位的操作的系统和Matlab，那么不需要进⾏编译步骤，因为⾃带软件包中已经包含有64位编译好的版本：libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw64、svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64。

否则，需要⾃⼰编译⼆进制⽂件。

⾸先在matlab中进⼊LIBSVM根⽬录下的matlab⽬录（如C:\libsvm-3.20\matlab），在命令窗⼝输⼊>>mex -setup然后Matlab会提⽰你选择编译mex⽂件的C/C++编译器，就选择⼀个已安装的编译器。

之后Matlab会提⽰确认选择的编译器，输⼊y进⾏确认。

然后可以输⼊以下命令进⾏编译。

>>make注意，Matlab或VC版本过低可能会导致编译失败，建议使⽤最新的版本。

编译成功后，当前⽬录下会出现若⼲个后缀为mexw64（64位系统）或mexw32（32位系统）的⽂件。

3.重命名（可选，但建议执⾏）编译完成后，在当前⽬录下回出现svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64（64位系统）或者svmtrain.mexw32、svmpredict.mexw32（32位系统）这两个⽂件，把⽂件名svmtrain和svmpredict相应改成libsvmtrain和libsvmpredict。

这是因为Matlab中⾃带有SVM的⼯具箱，⽽且其函数名字就是svmtrain和svmpredict，和LIBSVM默认的名字⼀样，在实际使⽤的时候有时会产⽣⼀定的问题，⽐如想调⽤LIBSVM的变成了调⽤Matlab SVM。

svm

• 对特征数据的标准化处理。
2 数据缩放
• 简单的数据缩放操作说明。 • svm-scale空格[-l lower]空格[-u upper]空格[-s name1]空格[-r name2]空格filename • [ ]的内容是可以省略的。 • -l：数据下限标记；-u：数据上限标记；如缺省表示范围为[-1,1] • -s name1：表示将缩放的规则保存为文件name1； • -r name2：表示将缩放规则文件name2载入后按此缩放； • filename：待缩放的数据文件
核函数
• 径向基函数(RBF)主要是利用“两个向量夹角越小其内积越大”的思想。其定义，当 u 和 v 比较接近是(u-v)的模值较小，其核函数值接近1，当 u 和 v 相差很大时，其核函数值接近0。因其函数类似于高斯分布，故也称其为高斯核函数。 • 将原问题中内积的运算，换为核函数，则得到svm算法的规划问题。 • 当然选取不同的核函数得到的结果是不一样的，针对一个数据集什么样的核函数是最佳的，这也是一个问题。
测试数据1，模型数据1.model 输出结果1.out
显示准确率，一共270组数据，270组预测正确
• 在训练时我们选用惩罚因子c=2048（svm-train –c 2048 1），此参数是进行优化选择后推荐的，可以达到100%的准确率。
参数优化选择
• 针对C-SVC，主要待定参数为：
• -g r：核函数中的r参数设置（默认1/ k) • -c c：设置C-SVC的惩罚因子C（默认1）
作为对这种偏离
C-SVC 模型
3.1常用options说明
• -c c：设置C-SVC的惩罚因子C（默认c选1） • -wi weight：设置参数C（weight*C ）（默认weight 1）

libsvm简介和函数调用参数说明

libsvm简介和函数调⽤参数说明1. libSVM简介libSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin) 教授2001年开发的⼀套⽀持向量机库，这套库运算速度挺快，可以很⽅便的对数据做分类或回归。

由于libSVM程序⼩，运⽤灵活，输⼊参数少，并且是开源的，易于扩展，因此成为⽬前国内应⽤最多的SVM的库。

本实验使⽤libSVM3.18版本。

2. libSVM3.18包含的内容（1）Java⽂件夹，主要应⽤于java平台；（2）Python⽂件夹，是⽤来参数优选的⼯具，稍后介绍；（3）tools⽂件夹，主要包含四个python⽂件，⽤来数据集抽样(subset)，参数优选（grid），集成测试(easy), 数据查(checkdata)；（4）windows⽂件夹 —— 包含libSVM四个exe程序包，我们所⽤的库就是他们，⾥⾯还有个heart_scale，是⼀个样本⽂件，可以⽤记事本打开，⽤来测试⽤的。

（5）svm-toy⽂件，⼀个可视化的⼯具，⽤来展⽰训练数据和分类界⾯，⾥⾯是源码，其编译后的程序在windows⽂件夹下；（6）heart_scale⽂件，是测试⽤的训练⽂件（7）其他.h和.cpp⽂件都是程序的源码，可以编译出相应的.exe⽂件。

其中，最重要的是svm.h和svm.cpp⽂件，svm-predict.c、svm-scale.c和svm-train.c（还有⼀个svm-toy.c在svm-toy⽂件夹中）都是调⽤的这个⽂件中的接⼝函数，编译后就是windows下相应的四个exe程序。

另外，⾥⾯的 README 跟 FAQ 是很好的帮助⽂件。

3. 最简单的SVM实验（1）⾸先解压⼯具包，切记⼯具包解压到英⽂的⽬录，因为很多DOS⽆法输⼊中⽂；（2）由于SVM的执⾏必须有参数，所以必须在DOS下输⼊执⾏⽂件，并输⼊参数才能运⾏，所以先打开MS-DOS，Win+R；（3）定位到SVM中的windows⽬录下，DOS命令见附录1，我的⽬录是：D:\MyTests\SVM\libSVM-3.18\windows；（4）进⾏训练，输⼊命令：svm-train heart_scale train.model，其中heart_scale是训练⽂本（如图1）、train.Model是训练后的输出⽂本，输出权系数及各⽀持向量。

libsvm两类及多类情况下model参数的含义

取模（mod）与取余（rem）的区别——Matlab学习笔记【09-11-15】（转）关于word排版：调整公式大小关于libsvm 两类及多类分类情况下的model的参数的意义2012-12-09 12:29:07| 分类：默认分类| 标签：|举报|字号大中小订阅在使用libsvm的情况下进行分类的情况下，由训练数据得到的model，其参数包括：Parameters ：5*1的向量，[-s -t -d -g -r]的值。

我一般使用的是线性核或是自定义核，故-s 0 -t 0 或是-s 0 -t 4。

nr_class：类别标签的数目。

totalSV：支持向量的数目。

rho ：分类器的截距的负值。

Label：类别的标号。

注意Label中类别标号的顺序非常重要。

nSV：每一类所含有的支持向量的个数。

sv_coef：每一个支持向量的权重，与SVs相对应。

SVs ：支持向量。

在两类分类的过程中非常简单，无论是线性分类还是采用核方法分类，分类器对类别的判断依据：score = sv_coef*<SVs,test_data> - rho ；注意此时的score是对应Label中的第一个标签。

在多类分类的情况下，libsvm采用1vs1的策略进行分类。

共有nr_class*（nr_class - 1）/2个分类器，依次对应于1-2,1-3，1-4,...2- 3,2-4,...nr_class-1：nr_class。

此时sv_coef为nSV*nr_class - 1 的矩阵，和上面的顺序也是完全对应的。

假如有六类的情况：第一类对应第i类的系数：2 3 4 5 6第二类对应第i类的系数：1 3 4 5 6第三类对应第i类的系数：1 2 4 5 6。

当然rho也是按这个次序排列的。

多类的情况我只测试了线性分类，采用核函数是应该是完全一样的。

libsvm默认参数

libsvm默认参数摘要：1.引言2.libsvm 的概述3.libsvm 的默认参数4.如何设置libsvm 的默认参数5.结论正文：1.引言支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种非常强大和灵活的监督学习算法，可以应用于各种问题，包括分类和回归。

在SVM 中，libsvm 是一个非常受欢迎的开源软件库，提供了丰富的功能和良好的性能。

然而，对于初学者来说，libsvm 的默认参数可能会让人感到困惑。

在本文中，我们将介绍libsvm 的默认参数，以及如何设置它们。

2.libsvm 的概述libsvm 是一个开源的机器学习库，它提供了支持向量机（SVM）的实现。

libsvm 包含了许多功能，如分类、回归、多任务学习等。

它还有一个易于使用的命令行界面，用户可以通过命令行界面来训练模型、进行预测等。

3.libsvm 的默认参数libsvm 中的默认参数是在其内部算法中使用的参数。

这些参数对于初学者来说可能不太容易理解，但它们对于获得良好的性能非常重要。

libsvm 中的默认参数包括以下内容：- C：C 是一个超参数，用于控制模型的复杂度。

较小的C 值会导致更简单的模型，而较大的C 值会导致更复杂的模型。

- kernel：核函数是用于将输入数据投影到高维空间的函数。

libsvm 中的默认核函数是线性核。

- degree：度数是用于指定多项式核函数的阶数。

- gamma：gamma 是一个超参数，用于控制核函数的形状。

- coef0：coef0 是一个超参数，用于控制多项式核函数中的独立项。

4.如何设置libsvm 的默认参数用户可以通过修改libsvm 的配置文件或者在命令行中设置参数来修改默认参数。

以下是一些常见的参数设置方法：- 使用配置文件：用户可以在libsvm 的安装目录下找到config.txt 文件，该文件包含了所有可用的参数及其默认值。

用户可以编辑该文件，以设置所需的参数。

libsvm参数

libsvm参数
LibSVM 是一个支持向量机的实现工具，其参数包括：
1. -s svm_type：SVM 模型的类型，可选参数有：0 C-SVC，1 nu-SVC，2 one-class SVM，3 epsilon-SVR，4 nu-SVR。

2. -t kernel_type：SVM 对应的核函数的类型，可选参数有：0 线性核，1 多项式核，2 RBF 核，3 sigmoid 核，4 precomputed kernel。

3. -c cost：C-SVC，nu-SVC 和epsilon-SVR 模型中的代价因子，值越大，模型对误分类的惩罚就越大。

4. -p epsilon：epsilon-SVR 模型中的精度控制，表示对预测值的容忍程度。

5. -n nu：nu-SVC，one-class SVM 和nu-SVR 模型中的参数，表示支持向量的占比。

6. -d degree：多项式核函数中的数值，表示多项式的次数。

7. -g gamma：RBF 核函数和多项式核函数中的数值，表示核函数的衰减速度。

8. -r coef0：多项式核函数和sigmoid 核函数中的数值。

9. -e epsilon：训练过程中的停止精度，如果误差小于该值，则停止优化。

以上是一些常用的LibSVM 参数，根据不同的任务和数据特征，需要结合具体情况选择适合的参数。

libsvm参数说明

libsvm参数说明（实用版）目录1.引言2.LIBSVM 简介3.LIBSVM 参数说明4.使用 LIBSVM 需要注意的问题5.结束语正文1.引言支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种非常强大和灵活的监督学习算法，它可以用于分类和回归任务。

在 SVM 的研究和应用中，LIBSVM 是一个非常重要的工具，它为 SVM 的实现和应用提供了强大的支持。

本文将对 LIBSVM 的参数进行详细的说明，以帮助读者更好地理解和使用这个工具。

2.LIBSVM 简介LIBSVM 是一个开源的 SVM 实现库，它提供了丰富的功能和接口，可以支持多种操作系统，包括 Windows、Linux 和 Mac OS 等。

LIBSVM 主要包括三个部分：svm-train、svm-predict 和 svm-plot。

svm-train 用于训练 SVM 模型，svm-predict 用于预测新数据，svm-plot 用于绘制各种图表，以便于观察和分析模型性能。

3.LIBSVM 参数说明LIBSVM 的参数设置对于模型的性能至关重要。

以下是一些常用的参数及其说明：- -train：用于指定训练数据的文件名。

- -test：用于指定测试数据的文件名。

- -model：用于指定模型文件的名称。

- -参数：用于设置 SVM 模型的参数，例如 C、核函数等。

- -cache-size：用于设置缓存大小，以加速训练过程。

- -tolerance：用于设置收敛阈值，控制训练过程的终止条件。

- -shrinking：用于设置是否使用启发式方法进行训练。

- -probability：用于设置是否计算预测概率。

4.使用 LIBSVM 需要注意的问题在使用 LIBSVM 时，需要注意以下问题：- 设置合适的参数：LIBSVM 的参数设置对模型性能有很大影响，需要根据具体问题和数据集进行调整。

- 特征选择：在实际应用中，特征选择对于模型性能至关重要。

libsvm参数说明

libsvm参数说明摘要：一、libsvm 简介- 什么是libsvm- libsvm 的作用二、libsvm 参数说明- 参数分类- 参数详细说明- 核函数参数- 松弛参数- 惩罚参数- 迭代次数参数- 其他参数三、libsvm 参数调整- 参数调整的重要性- 参数调整的方法正文：【libsvm 简介】libsvm 是一款广泛应用于机器学习领域的开源软件，全称是“LIBSVM”，它提供了支持向量机（SVM）的完整实现，可以用于分类和回归等多种任务。

libsvm 不仅支持常见的数据集格式，还提供了丰富的API 接口，方便用户进行二次开发和应用。

libsvm 的主要作用是帮助用户解决高维数据分类和回归问题。

在面对高维数据时，传统的分类算法可能会遇到“维数灾难”，导致分类效果不佳。

而libsvm 通过使用核函数技术，将高维数据映射到低维空间，从而有效地解决了这个问题。

【libsvm 参数说明】libsvm 提供了丰富的参数供用户调整，以达到最佳分类效果。

这些参数主要分为以下几类：1.核函数参数：包括核函数类型（如线性核、多项式核、径向基函数核等）和核函数参数（如径向基函数核的核径宽）。

2.松弛参数：用于控制分类间隔的大小，对最终分类结果有一定影响。

3.惩罚参数：控制模型对误分类的惩罚力度，对分类效果有重要影响。

4.迭代次数参数：控制支持向量机算法的迭代次数，影响模型的收敛速度。

5.其他参数：如学习率、最小化目标函数的迭代次数等。

【libsvm 参数调整】参数调整是libsvm 使用过程中非常重要的一环，合适的参数设置可以使模型达到更好的分类效果。

参数调整的方法主要有以下几种：1.网格搜索法：通过遍历参数空间的各个点，找到最佳参数组合。

这种方法适用于参数空间较小的情况。

2.随机搜索法：在参数空间中随机选取一定数量的点进行遍历，找到最佳参数组合。

这种方法适用于参数空间较大，且网格搜索法效果不佳的情况。

3.贝叶斯优化法：利用贝叶斯理论，对参数进行加权调整，以提高搜索效率。

libsvm参数说明

libsvm参数说明libsvm 参数说明.txt我的优点是：我很帅；但是我的缺点是：我帅的不明显。

什么是幸福？幸福就是猫吃鱼，狗吃肉，奥特曼打小怪兽！令堂可是令尊表姐？我是胖人，不是粗人。

English:libsvm_options:-s svm_type : set type of SVM (default 0)0 -- C-SVC1 -- nu-SVC2 -- one-class SVM3 -- epsilon-SVR4 -- nu-SVR-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)0 -- linear: u'*v1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree2 -- 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 (default0.001)-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-SVC1 --v-SVC2 –一类SVM3 -- e -SVR4 -- v-SVR-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)0 –线性：u'v1 –多项式：(r*u'v + coef0)^degree2 – 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。

SVM模式识别与回归软件包(LibSVM)详解

SVM模式识别与回归软件包(LibSVM)详解SVM模式识别与回归软件包――LibSVMSVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。

目前，LIBSVM拥有Java、Matlab、C#、Ruby、Python、R、Perl、Common LISP、LabView等数十种语言版本。

最常使用的是Matlab、Java和命令行的版本。

2：处理数据，把数据制作成LIBSVM的格式，其每行格式为： label index1:value1 index2:value2 ...其中我用了复旦的分类语料库，当然我先做了分词，去停用词，归一化等处理了 3：使用svm-train.exe训练，得到****.model文件。

里面有支持向量，gamma值等信息 4：使用svm-predict.exe做测试这里有几个问题现在必须说明：1：有关数据格式， index1:value1 index2:value2 ...这里面的index1，index2必须是有序的。

我测试了好多次才发现了这个问题，因为我原来做实验的数据室不必有序的。

2：有关python语言，python有些版本不同导致一些语法也是有差异的，建议使用低版本的，如2.6，比如2.6和3.*版本的有关print的规定是有差别的。

这几个.exe文件里面很多参数可以调的，我暂时是想学习下所以都只用了默认值了。

现在做好标记，以后要真做实验用他可以随时用上！2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为： labelindex1:value1 index2:value2 ...其中对于分类来说label为类标识，指定数据的种类；对于回归来说label为目标值。

（我主要要用到回归）Index是从1开始的自然数，value是每一维的特征值。

libsvm参数说明

libsvm参数说明【原创版】目录1.概述2.安装与配置3.参数说明4.应用实例5.总结正文1.概述LIBSVM 是一个开源的支持向量机（SVM）算法库，它可以在多种平台上运行，包括 Windows、Linux 和 Mac OS。

LIBSVM 提供了一系列用于解决分类和回归问题的工具和算法，它的核心是基于序列最小化算法的支持向量机。

2.安装与配置在使用 LIBSVM 之前，需要先安装它。

在 Windows 平台上，可以直接下载LIBSVM 的二进制文件，然后设置环境变量。

对于 Linux 和 Mac OS 平台，需要先安装相应的依赖库，然后编译并安装 LIBSVM。

在安装完成后，需要配置 LIBSVM 的参数，包括选择核函数、设置惩罚参数等。

这些参数对于支持向量机的性能至关重要，需要根据实际问题进行调整。

3.参数说明LIBSVM 的参数主要包括以下几个方面：- 核函数：LIBSVM 支持多种核函数，包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核和 Sigmoid 核。

核函数的选择取决于问题的性质，需要根据实际问题进行选择。

- 惩罚参数：惩罚参数用于控制模型的复杂度，避免过拟合。

惩罚参数的取值范围是 0 到 1，取值越小，模型的复杂度越高，过拟合的风险也越高。

- 迭代次数：迭代次数用于控制算法的收敛速度，取值越大，收敛速度越快，但可能会影响模型的精度。

- 随机种子：随机种子用于生成随机数，影响模型的初始化和迭代过程。

在实际应用中，建议设置随机种子，以保证模型的可重复性。

4.应用实例LIBSVM 在实际应用中可以用于多种问题，包括分类、回归和排序等。

例如，在人脸检测、车牌识别和文本分类等问题中，可以使用 LIBSVM 来实现支持向量机算法。

5.总结LIBSVM 是一个功能强大的支持向量机库，它提供了多种核函数和参数设置，可以用于解决多种实际问题。

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libsvm参数说明

libsvm参数说明摘要：1.介绍libsvm2.libsvm 的参数说明3.使用libsvm 的注意事项4.结束语正文：1.介绍libsvmLIBSVM（Library for Support Vector Machines）是一个开源的支持向量机（SVM）算法库，它可以帮助我们解决分类和回归问题。

SVM 算法是一种非常强大的机器学习算法，它可以在各种领域中得到广泛的应用，例如人脸检测、车牌识别等。

2.libsvm 的参数说明在使用libsvm 时，我们需要了解它的一些参数，以便更好地利用这个工具。

以下是一些常见的libsvm 参数及其说明：- -s：表示是否进行核函数的平滑处理。

默认值为1，表示不进行平滑处理。

- -t：表示是否启用时间限制。

默认值为0，表示不限制运行时间。

- -n：表示SVM 的核函数类型。

默认值为3，表示使用径向基函数（rbf）。

- -c：表示SVM 的成本参数C。

默认值为1.0，表示使用线性核函数。

- -g：表示SVM 的梯度裁剪参数。

默认值为0.1，表示启用梯度裁剪。

- -b：表示是否在输出结果中包含预测样本的类别。

默认值为0，表示不输出。

3.使用libsvm 的注意事项在使用libsvm 时，我们需要注意以下几点：- 安装libsvm 时，需要添加环境变量，以便正确地调用该库。

- 在使用libsvm 前，需要对数据进行预处理，例如缩放、归一化等。

- 选择合适的核函数和参数C 是提高SVM 算法性能的关键。

- 在训练模型时，可以采用交叉验证等方法来避免过拟合。

4.结束语总之，libsvm 是一个功能强大的支持向量机库，它可以帮助我们解决各种分类和回归问题。

在使用libsvm 时，我们需要了解其参数的含义，并根据实际需求进行相应的设置。

libsvm使用说明

libSVM的使用文档11. 程序介绍和环境设置windows下的libsvm是在命令行运行的Console Program。

所以其运行都是在windows的命令行提示符窗口运行（运行，输入cmd）。

运行主要用到的程序，由如下内容组成：libsvm-2.9/windows/文件夹中的：svm-train.exesvm-predict.exesvm-scale.exelibsvm-2.9/windows/文件夹中的：checkdata.pysubset.pyeasy.pygrid.py另外有：svm-toy.exe，我暂时知道的是用于演示svm分类。

其中的load按钮的功能，是否能直接载入数据并进行分类还不清楚，尝试没有成功；python文件夹及其中的svmc.pyd，暂时不清楚功能。

因为程序运行要用到python脚本用来寻找参数，使用gnuplot来绘制图形。

所以，需要安装python和Gnuplot。

（Python v3.1 Final可从此下载：/detail/33/320958.shtml）（gnuplot可从其官网下载：）为了方便，将gnuplot的bin、libsvm-2.9/windows/加入到系统的path中，如下：gnuplot.JPGlibsvm.JPG这样，可以方便的从命令行的任何位置调用gnuplot和libsvm的可执行程序，如下调用svm-train.exe:pathtest.JPG出现svm-train程序中的帮助提示，说明path配置成功。

至此，libsvm运行的环境配置完成。

下面将通过实例讲解如何使用libsvm进行分类。

2. 使用libsvm进行分类预测我们所使用的数据为UCI的iris数据集，将其类别标识换为1、2、3。

然后，取3/5作为训练样本，2/5作为测试样本。

使用论坛中“将UCI数据转变为LIBSVM使用数据格式的程序”一文将其转换为libsvm所用格式，如下：训练文件tra_iris.txt1 1:5.4 2:3.4 3:1.7 4:0.21 1:5.1 2:3.7 3:1.5 4:0.41 1:4.6 2:3.6 3:1 4:0.21 1:5.1 2:3.3 3:1.7 4:0.51 1:4.8 2:3.4 3:1.9 4:0.2……2 1:5.9 2:3.2 3:4.8 4:1.82 1:6.1 2:2.8 3:4 4:1.32 1:6.3 2:2.5 3:4.9 4:1.52 1:6.1 2:2.8 3:4.7 4:1.22 1:6.4 2:2.9 3:4.3 4:1.3……3 1:6.9 2:3.2 3:5.7 4:2.33 1:5.6 2:2.8 3:4.9 4:23 1:7.7 2:2.8 3:6.7 4:23 1:6.3 2:2.7 3:4.9 4:1.83 1:6.7 2:3.3 3:5.7 4:2.13 1:7.2 2:3.2 3:6 4:1.8……测试文件tes_iris.txt1 1:5.1 2:3.5 3:1.4 4:0.21 1:4.9 2:3 3:1.4 4:0.21 1:4.7 2:3.2 3:1.3 4:0.21 1:4.6 2:3.1 3:1.5 4:0.21 1:5 2:3.6 3:1.4 4:0.21 1:5.4 2:3.9 3:1.7 4:0.4……2 1:7 2:3.2 3:4.7 4:1.42 1:6.4 2:3.2 3:4.5 4:1.52 1:6.9 2:3.1 3:4.9 4:1.52 1:5.5 2:2.3 3:4 4:1.32 1:6.5 2:2.8 3:4.6 4:1.5……3 1:6.3 2:3.3 3:6 4:2.53 1:5.8 2:2.7 3:5.1 4:1.93 1:7.1 2:3 3:5.9 4:2.13 1:6.3 2:2.9 3:5.6 4:1.83 1:6.5 2:3 3:5.8 4:2.2……libsvm的参数选择一直是令人头痛的问题。

干货：LIBSVM核回归算法参数设置!

干货：LIBSVM核回归参数设置在数据挖掘中，LIBSVM核回归算法应用十分广泛，改变参数可以用到不同应用领域，针对不同的数据类型，解决不同类型的问题，参数设置成为了使用LIBSVM核回归算法的关键，根据理论钻研和实践经验，梳理出LIBSVM核回归算法各个参数的含义和简单易懂的设置方法，供大家参考。

①-s表示svm类型：SVM模型设置类型（默认值为0）0代表 C – SVC1代表 nu - SVC2代表 one - class SVM3代表 epsilon - SVR4代表 nu – SVR②- t表示核函数类型：核函数设置类型（默认值为2）0代表线性核函数 u'v1代表多项式核函数(r *u'v + coef0)^degree2代表RBF 核函数 exp( -r *|u - v|^2)3代表sigmiod核函数 tanh(r * u'v + coef0)③- d表示degree：核函数中的 degree 参数设置（默认值为3）（针对多项式核函数）④- g 表示核函数中的gama参数设置（针对多项式/sigmoid 核函数/RBF）（调节g的范围和颗粒度）⑤- r 表示coef0：核函数中的coef0参数设置(默认值为0)（针对多项式/sigmoid核函数）⑥- c 表示cost：设置 C – SVC，epsilon - SVR 和 nu - SVR的参数（默认值为1）（调节c的范围和颗粒度）⑦- n表示nu：设置 nu-SVC ，one - class SVM 和 nu - SVR的参数⑧- p表示epsilon：设置 epsilon - SVR 中损失函数的值（默认值为0.1）⑨- m表示cachesize：设置 cache 内存大小，以 MB 为单位（默认值为100）⑩- e表示eps：设置允许的终止阈值（默认值为0.001）⑪- h表示shrinking：是否使用启发式，0或1（默认值为1）⑫- wi 表示weight：设置第几类的参数 C为 weight* C（针对C - SVC，默认值为1）⑬- vn表示n - fold交互检验模式，n为折数，必须大于等于2⑭-mse表示核回归的均方差，反应模型的回归效果调节参数c和g的范围，使mse尽可能小，找到对应参数c和g的取值。

libsvm 参数范围

libsvm 参数范围libsvm参数范围libsvm是一个用于支持向量机的机器学习库，它提供了一系列的参数来调整模型的性能和效果。

本文将介绍libsvm的参数范围，并解释它们的作用和影响。

1. -s 参数（选择SVM类型）-s 参数用于选择SVM的类型，有四种可选值：0代表C-SVC，1代表v-SVC，2代表一类SVM，3代表e-SVR。

- C-SVC是一种多类分类器，v-SVC是一种多类分类器，一类SVM是一种单类分类器，e-SVR是一种回归器。

- 这些不同的类型适用于不同的问题，选择合适的类型可以提高模型的性能。

2. -t 参数（选择核函数类型）-t 参数用于选择核函数的类型，有四种可选值：0代表线性核函数，1代表多项式核函数，2代表高斯核函数，3代表径向基核函数。

- 核函数决定了特征空间映射的方式，不同的核函数适用于不同的数据集和问题。

- 线性核函数适用于线性可分问题，多项式核函数适用于多项式可分问题，高斯核函数适用于非线性可分问题，径向基核函数适用于非线性可分问题。

3. -d 参数（多项式核函数的度数）-d 参数用于设置多项式核函数的度数，它决定了特征空间映射的维度。

- 对于多项式核函数，较高的度数可以提高模型的复杂度和拟合能力，但也容易导致过拟合。

- 选择合适的度数需要根据数据集和问题的要求进行调整。

4. -g 参数（高斯核函数的gamma值）-g 参数用于设置高斯核函数的gamma值，它决定了数据点在特征空间中的影响范围。

- 较小的gamma值可以使得支持向量的影响范围更广，容易导致模型过拟合；较大的gamma值可以使得支持向量的影响范围更窄，容易导致模型欠拟合。

- 选择合适的gamma值需要根据数据集和问题的要求进行调整。

5. -r 参数（径向基核函数的系数）-r 参数用于设置径向基核函数的系数，它决定了支持向量与超平面之间的距离。

- 较小的系数可以使得支持向量与超平面之间的距离更大，容易导致模型过拟合；较大的系数可以使得支持向量与超平面之间的距离更小，容易导致模型欠拟合。

libSVM使用说明

3.2 SVM软件3.2.1 LIBSVM软件包支持向量机所涉及到的数学知识对一般的化学研究者来说是比较难的，自己编程实现该算法难度就更大了。

但是现在的网络资源非常发达，而且国际上的科学研究者把他们的研究成果已经放在网络上，免费提供给用于研究目的，这样方便大多数的研究者，不必要花费大量的时间理解SVM算法的深奥数学原理和计算机程序设计。

目前有关SVM计算的相关软件有很多，如LIBSVM、mySVM、SVMLight等，这些软件大部分的免费下载地址和简单介绍都可以在/上获得。

LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross Validation)的功能。

该软件包可以在.tw/~cjlin/免费获得。

该软件可以解决C-SVM分类、ν-SVM 分类、ε-SVM回归和ν-SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。

在第2章中我们也介绍了该软件的一些优点，因此通过综合考虑，我们决定采用该软件作为工作软件。

SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。

3.2.2 SVM的辅助程序LIBSVM的输入数据有严格的格式(见该软件的使用方法)，因此我们在进行SVM计算之前必须对平常使用的数据文件转换成能够用于LIBSVM的格式；计算结果(分类LOO的识别率或回归的相关系数、模型的支持向量样本数等、生成寻优自动计算的批处理等。

libsvm参数说明

libsvm参数说明摘要：一、libsvm 简介1.libsvm 的作用2.libsvm 的安装和使用二、libsvm 参数说明1.核函数选择2.C 参数调整3.罚参数选择4.迭代次数选择5.其他参数三、libsvm 参数调整策略1.交叉验证2.网格搜索3.启发式方法四、libsvm 在实际应用中的案例分析1.情感分析2.文本分类3.图像分类正文：一、libsvm 简介libsvm 是一款常用的支持向量机（SVM）开源实现库，它提供了C、Python、Java 等语言的接口，方便用户在不同平台上进行使用。

libsvm 具有较高的效率和准确性，被广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别等领域。

1.libsvm 的作用libsvm 主要作用是实现支持向量机算法，它可以解决分类和回归问题，包括线性分类和非线性分类。

此外，libsvm 还提供了核函数，使得它可以处理高维数据和复杂数据的分类问题。

2.libsvm 的安装和使用libsvm 的安装过程比较简单，只需要按照官方文档的指导进行操作即可。

安装完成后，可以通过调用libsvm 提供的API 进行模型的训练和预测。

二、libsvm 参数说明libsvm 提供了丰富的参数供用户调整，以达到最佳的效果。

1.核函数选择核函数是libsvm 的重要组成部分，它决定了libsvm 如何处理输入数据。

libsvm 提供了多种核函数，如线性核、多项式核、径向基函数核等。

用户可以根据问题的特点选择合适的核函数。

2.C 参数调整C 参数是libsvm 中的一个重要参数，它控制了模型的软约束程度。

较小的C 值会使得模型更加灵活，可能导致过拟合；较大的C 值会使得模型更加严格，可能导致欠拟合。

因此，合理调整C 参数对于模型的性能至关重要。

3.罚参数选择罚参数是libsvm 中的另一个重要参数，它控制了模型对训练数据的惩罚程度。

较小的罚参数会导致模型对训练数据的拟合程度过高，可能会导致过拟合；较大的罚参数会使得模型对训练数据的拟合程度降低，可能会导致欠拟合。

libsvm参数说明

libsvm参数说明摘要：1.LIBSVM 简介2.LIBSVM 参数说明3.LIBSVM 的使用方法4.LIBSVM 的应用场景5.总结正文：1.LIBSVM 简介LIBSVM 是一个开源的支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）算法库，它可以在各种平台上运行，包括Windows、Linux 和MacOS 等。

LIBSVM 提供了一系列的机器学习算法，如线性SVM、多项式SVM、径向基函数SVM 等，这些算法可以广泛应用于各种数据挖掘和机器学习任务中，如分类、回归和排序等。

2.LIBSVM 参数说明在使用LIBSVM 时，需要对数据进行预处理，主要包括数据格式转换、特征选择和样本划分等。

此外，还需要对SVM 算法的参数进行设置，以优化模型的性能。

LIBSVM 中常用的参数包括：（1）核函数（Kernel）：LIBSVM 支持多种核函数，如线性核、多项式核、径向基函数核和Sigmoid 核等。

核函数的选择会影响到模型的复杂度和分类性能。

（2）惩罚参数（C）：惩罚参数用于控制模型对训练数据的拟合程度。

较小的C 值会导致模型过于复杂，容易出现过拟合现象；较大的C 值则会使模型过于简单，容易出现欠拟合现象。

（3）度量函数（Metric）：LIBSVM 支持多种度量函数，如欧氏距离、汉明距离和马氏距离等。

度量函数的选择会影响到模型的性能。

（4）迭代次数（Max_iter）：迭代次数用于控制模型的训练过程，较小的迭代次数会导致模型训练不充分，较大的迭代次数则会使模型训练时间过长。

（5）终止条件（Epsilon）：终止条件用于控制模型的训练过程，当模型的误差小于指定的Epsilon 时，训练过程将终止。

3.LIBSVM 的使用方法使用LIBSVM 时，需要先下载并安装LIBSVM 库，然后按照以下步骤进行操作：（1）准备数据集：将数据集转换为LIBSVM 所支持的格式，通常为文本格式或ARFF 格式。

libsvm 训练后的模型参数讲解

libsvm 训练后的模型参数讲解本帖子主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类（回归模型）后，得到的模型model里面参数的意义都是神马？以及如果通过model得到相应模型的表达式，这里主要以分类问题为例子。

测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据（270*13的一个属性据矩阵，共有270个样本，每个样本有13个属性），方便大家自己测试学习。

首先上一个简短的测试代码：1.%% ModelDecryption2.% by faruto @ faruto's Studio~3.% /faruto4.% Email:faruto@5.% 6.% 7.% 8.% last modified by 2011.01.069.%% a litte clean work10.tic;11.close all;12.clear;13.clc;14.format compact;15.%%16.% 首先载入数据17.load heart_scale;18.data = heart_scale_inst;bel = heart_scale_label;20.% 建立分类模型21.model = svmtrain(label,data,'-s 0 -t 2 -c 1.2 -g 2.8');22.model23.% 利用建立的模型看其在训练集合上的分类效果24.[PredictLabel,accuracy] = svmpredict(label,data,model);25.accuracy26.%%27.toc;复制代码运行结果：1.model =2.Parameters: [5x1 double]3.nr_class: 24.totalSV: 2595.rho: 0.0514bel: [2x1 double]7.ProbA: []8.ProbB: []9.nSV: [2x1 double]10.sv_coef: [259x1 double]11.SVs: [259x13 double]12.Accuracy = 99.6296% (269/270) (classification)13.accuracy =14.99.629615.0.014816.0.985117.Elapsed time is 0.040155 seconds.复制代码这里面为了简单起见没有将测试数据进行训练集和测试集的划分，这里仅仅是为了简单明了而已，分类结果估计可以不要管，参数优化也不要管，另有帖子讲解。