Libsvm常见问题及帮助.docx

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Libsvm常见问题及帮助

LIBSVM 常见问题

最后编辑时间：

 周日，2011年3月13日十三时30分52秒GMT

OriginalText:

Q:

HowtohandlethenameconflictbetweensvmtraininthelibsvmmatlabinterfaceandthatinMATLABbioinformaticstoolbox?

显示其他翻译

所有的问题（74）

∙Q1：

_Some_sample_uses_of_libsvm

（2）

∙Q2：

_Installation_and_running_the_program（12）

∙3：

_Data_preparation（7）

∙Q4：

_Training_and_prediction（33）

∙Q5：

_Probability_outputs（3）

∙6：

_Graphic_interface（3）

∙7：

_Java_version_of_libsvm（4）

∙Q8：

_Python_interface

（1）

∙9：

_MATLAB_interface（9）

o有些课程已作为一种工具libsvm的

o使用libsvm的一些应用程序/工具

olibsvm的文件在哪里可以找到？

o更改日志和早期版本在哪里？

o如何举LIBSVM？

o我想用我的软件libsvm的。

没有任何许可证的问题吗？

o是否有一个额外的工具库libsvm的基础吗？

oUNIX机器上，我得到了“共享库加载错误”或“无法打开共享对象文件。

” 发生了什么事？

o我已经修改了源和想建立的图形界面“SVM玩具”MSWindows上。

我应该怎样做呢？

o我是一个MSWindows用户，但为什么只有这些预编译的。

exe（SVM玩具），实际运行？

o有什么区别“。

” 和“*”outputed在训练吗？

o为什么偶尔崩溃的程序（包括MATLAB或其他接口），并给出一个分割故障？

o如何建立一个动态库（。

dll文件）MSWindows上吗？

o在某些系统上（例如，Ubuntu的），编译LIBSVM提供了很多的警告信息。

这是一个问题，如何禁用警告消息？

o为什么有时不是所有的数据的属性出现在训练/模型文件？

o如果我的数据都是非数值？

o你为什么考虑稀疏的格式？

将培训密集的数据要慢得多？

o为什么有时我的数据的最后一行不读SVM的火车？

o有一个程序来检查，如果我的数据是正确的格式吗？

o我可以把数据文件的意见？

o如何转换其他数据格式LIBSVM格式？

o培训的C-SVM的输出类似于以下。

他们是什么意思？

o你能解释模型文件？

o我应该使用float或double存储在缓存中的数字？

o我该如何选择内核呢？

olibsvm的线性SVM的特殊待遇吗？

o免费支持向量的数量很大。

我应该怎么办？

o我应该以类似的方式扩展训练和测试数据？

o它使一个很大的区别，如果我每个属性的缩放，而不是[1,1][0,1]？

o预测率是低的。

我怎么能提高呢？

o我的数据是不平衡的。

可以libsvm的处理这样的问题呢？

oNU-SVC和C-SVC的之间的区别是什么？

o程序继续运行（不显示任何输出）。

我应该怎么办？

o程序继续运行（与输出，即多点）。

我应该怎么办？

o训练时间太长。

我应该怎么办？

o始终没有萎缩帮助吗？

o我要如何决定值（S）？

o我如何获得一个点的超平面之间的距离？

o32位的机器上，如果我在Linux机器上使用一个大的缓存（即大米），这就是为什么有时我得到“分割故障？

”

o我如何禁用屏幕输出SVM的火车吗？

o我想用我自己的内核。

任何例子？

svm.cpp，有两个子程序为核心的评价：

k_function（）和kernel_function（）。

我应该修改哪一个？

o没有什么方法libsvm的使用多类SVM的吗？

你为什么不使用“1对其余”的方法吗？

o做交叉验证后，为何有没有模型文件输出？

o为什么我的交叉验证的结果是从实用指南“中的那些不同呢？

o在某些系统上的简历准确性是一样的，在多次运行。

我怎么能使用不同的数据分区？

换句话说，我该如何设置LIBSVM中的随机种子吗？

o我想解决L2丢失的SVM（即误差项是二次）。

我应该如何修改代码？

o如何选择一类SVM的参数训练数据中只有一类？

o为什么代码给出NaN（不是一个数字）结果呢？

o为什么在Windowsgrid.py有时失败？

o为什么，grid.py/easy.py有时会产生以下警告消息？

o为什么预测的标签和决策值的符号，有时逆转？

o我不知道测试数据的类标签。

我应该在测试文件中的第一列是什么？

o我怎样才能使用OpenMP并行多核/共享内存的计算机上LIBSVM？

o我怎么能知道哪些培训实例支持向量？

o为什么培训的一种概率模型（即，B1）需要更长的时间呢？

o为什么使用-b选项，不给我更好的准确性？

o为什么使用SVM的预测-B0-B1给出了不同的精度值吗？

o我怎样才能挽救绘制SVM玩具的图像？

o我按下“Load”按钮加载数据点，但SVM玩具为什么不能吸引他们呢？

o我想SVM的玩具来处理以上三类数据，我应该怎么办？

oJava版本和C++的libsvm的版本之间的区别是什么？

o是Java版本明显比C++版本慢？

o虽然训练中，我得到以下错误消息：

java.lang.OutOfMemoryError。

什么是错的？

o为什么你有主源文件svm.m4，然后把它转换到svm.java？

o除了Python的C++接口提供的，我能使用Jython调用libsvm的呢？

o我编译MATLAB的接口没有问题，但为何发生错误，同时运行？

o我对64位Windows编译MATLAB的接口没有问题，但为何发生错误，同时运行？

oMATLAB的接口没有提供一个函数来做到缩放？

o我怎么能使用MATLAB的接口参数选择呢？

o我使用MATLAB并行编程工具箱上的参数选择的多核心环境。

为什么程序更慢？

o我如何使用在MATLAB环境下使用OpenMPLIBSVM？

o我怎么能产生线性SVM的原始变量w？

o有libsvm的OCTAVE的接口吗？

o如何处理之间的的svmtrain名称冲突libsvm的MATLAB接口，在MATLAB生物信息学工具箱？

问：

有些课程已作为一种工具libsvm的 

∙计算机科学，应用科学学院，德国弗赖堡大学，研究所

∙数学与计算机科学的分工。

faculteitDERExacteWetenschappenVrije大学，荷兰。

∙威斯康星大学麦迪逊分校电气工程和计算机系，

∙Technion工业（以色列理工学院），以色列。

∙美国佛罗里达大学计算机与信息科学系，

∙计算机科学研究所，大学，肯尼亚内罗毕。

∙应用数学与计算机科学，冰岛大学。

∙支持向量机在机器学习暑期学校的教程，芝加哥大学，2005。

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问：

有些应用程序/使用libsvm的工具 

（也许liblinear）。

∙LIBPMK：

金字塔比赛工具包

∙maltparser：

数据驱动的依赖解析系统

∙分类neuroimagesPyMVPA：

蟒蛇工具

∙SOLpro：

蛋白质溶解度预测

∙BDVal：

生物标志物的发现在高吞吐量的数据集。

∙实时识别物体

∙scikits.learn：

在Python的学习机

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问：

我在哪里可以找到libsvm的文件？

∙正式实施文件：

C.-C. 张和C.-J. 林 LIBSVM：

支持向量机库。

∙使用SVM的流程大概的说明是在一些目录中的README文件 

在主目录中的自述：

“所有细节选项，数据格式和库调用 

工具/自述：

参数选择和其他工具

∙对于初学者指南：

C.-W. 许C.-C. 张和C.-J. 林。

 支持向量机分类的实用指南

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问：

在哪里更改日志和早期版本？

查看更改日志。

在这里你可以下载早期版本 。

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问：

如何举LIBSVM？

请举出下列文件：

张稚涌和林之仁，LIBSVM：

支持向量机库，2001年。

在http:

//www.csie.ntu.edu.tw/〜cjlin/libsvm的软件可用

2011-12-01格式

@手册{CC01a

撰文={张致中和林致仁}，

标题={{LIBSVM}：

为支持向量机库}

年={2001年}

注={\URL提供的软件{http:

//www.csie.ntu.edu.tw/〜cjlin/libsvm的}}

}

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问：

我想用我的软件libsvm的。

没有任何许可证的问题吗？

libsvm的许可证（“修改的BSD许可证”），是很多，如GPL的自由软件许可证兼容。

因此，它很容易在您的软件使用libsvm的。

请详细的版权文件。

基本上你需要

1.清楚地表明，使用SVM的流程大概。

2.保留在软件的LIBSVM版权文件。

它也可以在商业产品中使用。

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问：

是否有一个额外的工具libsvm的基础库？

是的，看到libsvm的工具

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问：

在UNIX机器上，我得到了“共享库加载错误”或“无法打开共享对象文件。

” 发生了什么事？

这通常发生，如果你在一台机器上编译代码并运行另一个有不兼容的库。

尝试重新编译该机器上的程序或使用静态链接。

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问：

我已经修改了源代码，并想建立的图形界面“SVM玩具”在MSWindows。

我应该怎样做呢？

通过选择“Win32项目建设作为一个项目。

” 另一方面，“SVM一条龙”和“SVM的预测：

”你要选择“Win32控制台项目。

” libsvm的2.5后，您还可以使用文件Makefile.win。

在自述的细节。

如果你不使用Makefile.win，看看下面的链接错误

LIBCMTD.lib（wwincrt0.obj）的：

错误LNK2001：

无法解析的外部符号

_wWinMain@16

你可能已经选择了一个错误的项目类型。

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问：

我是一个MSWindows用户，但为什么只有那些预编译EXE（SVM玩具），实际运行。

？

你需要打开一个命令窗口，然后键入svmtrain.exe看到所有选项。

一些例子是在README文件。

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问：

什么是区别“。

” 和“*”outputed在训练吗？

“。

” 意味着每1000个迭代（或每迭代＃数据是你的＃数据小于1000）。

“*”是指使用一个较小的缩水问题的迭代后，我们重置为使用全套。

看到 执行文件详情。

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问：

为什么偶尔崩溃的程序（包括MATLAB或其他接口），并给出一个分割故障？

该计划很可能会消耗太多的内存比什么操作系统可以提供。

尝试使用较小的数据，如果程序仍然崩溃。

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问：

如何建立一个动态库（dll文件。

）在MSWindows？

最简单的方法是使用Makefile.win。

在自述的细节。

另外，您可以使用VisualC++ 下面是示例使用VisualStudio.NET2008。

1.创建一个Win32的空的DLL项目和集（项目>$PROJECT_NAME属性->配置）“。

释放” 关于如何创建一个新的动态链接库，请参阅 

2.将svm.cpp，svm.h添加到您的项目。

3.添加_WIN32__“和_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE处理器定义（项目>$PROJECT_NAME属性...->的C/C++->预处理器）

4.设置不使用预编译头（项目->$PROJECT_NAME属性...->的C/C++->预编译头）创建/使用预编译头

5.设置调制定义文件svm.def的路径（在项目->$PROJECT_NAME属性->链接器->输入

6.建立DLL。

7.重命名的dll文件到libsvm.dll和移动到正确的路径。

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问：

在某些系统（如Ubuntu的），编译LIBSVM使许多警告消息。

这是一个问题，如何禁用警告消息？

警告消息是什么样

svm.cpp：

2730：

警告：

忽略返回值的intfscanf（文件*，常量字符*，...），与属性warn_unused_result声明

但是，这不是一个问题。

在未来，我们可以修改代码，使这些信息不会出现。

在这一刻，禁用警告消息，您可以替换

CFLAGS=墙Wconversion-O3-fPIC的

同

CFLAGS=墙Wconversion-O3-fPIC的，U_FORTIFY_SOURCE

在Makefile。

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问：

为什么有时不是所有的数据的属性出现在训练/模型文件？

libsvm的使用所谓的“疏”的格式，其中零值并不需要存储。

因此，一个数据与属性

1020

表示为

1:

13:

2

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问：

如果我的数据都是非数值？

目前libsvm的只支持数值数据。

您可能必须改变非数值数据数值。

例如，您可以使用多种的二进制属性代表一个明确的属性。

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问：

为什么你认为稀疏的格式？

将培训密集的数据要慢得多？

这是一个有争议的问题。

稀疏向量（即内积）内核的评价是速度较慢，所以总的训练时间可以至少两次或3次，用密集的格式。

但是，我们不能支持只有密集的格式，那么我们就不能处理极为稀少的情况下。

简单的代码是另一个值得关注。

现在，我们决定只支持稀疏的格式。

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问：

为什么有时我的数据的最后一行不读通过SVM火车？

我们假设你的'\n'在每行结束。

所以，请按输入你的最后一行结束。

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问：

是否有一个程序来检查，如果我的数据在正确的格式吗？

在libsvm的的SVM火车方案进行输入数据只是一个简单的检查。

libsvm的2.85后，做了详细的检查，你可以使用Python的脚本工具/checkdata.py的。

有关详细信息，请参阅工具/自述。

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问：

我可以把数据文件的评论？

我们不正式支持。

但，cureentlyLIBSVM是能够处理以下格式的数据：

11:

22:

1＃您的意见

需要注意的是字符“：

”不应该出现在您的意见。

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问：

如何转换其他数据格式LIBSVM格式？

这取决于你的数据格式。

我们有一个简单的C代码，空格/冒号分隔的格式传送到libsvm的格式。

如果需要的话，请联系我们。

另外，一个简单的方法是使用libsvm的MATLAB/八度接口libsvmwrite。

采取一个CSV（冒号分隔的格式）文件为例，在UCI机器学习库。

下载SPECTF.train。

标签是在第一列。

下面的步骤产生的libsvm的格式的文件。

MATLAB>SPECTF=csvread（“SPECTF.train）;％读取csv文件

MATLAB>标签：

=SPECTF

（1）;％，从第一列标签

MATLAB>特性=SPECTF（2底）;

MATLAB因素>features_sparse=稀疏（功能）;％功能必须是在一个稀疏矩阵

MATLAB>libsvmwrite（SPECTFlibsvm.train，标签，features_sparse的）;

tranformed数据存储在SPECTFlibsvm.train。

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问：

培训输出的C-SVM是像以下。

他们是什么意思？

优化完成，＃ITER=219 

NU=0.431030 

OBJ=-100.877286，ρ=0.424632 

NSV=132，nBSV=107 

共有NSV=132

obj是双SVM问题的最优目标函数值。

Rho是在决策函数SGN（W^TX-RHO）的偏见的任期。

NSV和nBSV是支持向量的和有界支持向量数目（即，alpha_i=C）NU-SVM的C-SVM是有点等价形式，其中C是由NU取代。

怒江只显示相应的参数。

更多细节 libsvm的文件。

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问：

你能否解释模型文件？

参数后，每一行代表一个支持向量。

支持向量列在前面列出的“标签”的顺序。

（即，在“标签”列表中的第一类的分组第一，依此类推。

）如果k是班级总数在J类支持向量前，有K-1系数Y*阿尔法阿尔法是以下两个类问题的解决方案：

双 

J，1比2比j，...，J-1和j，J和J+1，j与j+2...，J与k 

在第j-1系数和y=1，Y=在余下的KJ系数为-1。

例如，如果有4类，文件看起来像：

-+-+-+--------------------+

|1|1|1||

|V|V|V||1类支持向量

|2|3|4||

-+-+-+--------------------+

|1|2|2||

|V|V|V|支持向量2级|

|2|3|4||

-+-+-+--------------------+

|1|2|3||

|V|V|V||3类支持向量

|3|3|4||

-+-+-+--------------------+

|1|2|3||

|V|V|V|支持向量由4级|

|4|4|4||

-+-+-+--------------------+

还看到 一个例证，利用MATLAB/倍频程。

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问：

我应该使用float或double存储在缓存中的数字？

我们已经漂浮作为默认存储在缓存中，你可以更多的数字。

一般这是不够好，但一些困难的情况下（例如C非常大）的解决方案是大量的地方，它可能是可能的数值精度是不够的使用仅浮法。

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问：

如何选择内核呢？

一般情况下，我们建议您先尝试RBF核。

Keerthi和林（由最近的成果 在这里下载文件）显示，如果径向基函数模型选择与使用，那么就没有必要考虑线性内核。

使用乙状结肠内核矩阵未必是正定的，它的精度是一般不超过RBF神经更好。

（林和林（看到 这里的文件下载文件）。

多项式内核是确定的，但如果使用高度，数值困难，往往发生（思想关于DTH功率（<1）0

（1）变为到无穷大）。

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问：

请问libsvm的线性SVM的特殊待遇吗？

没有，libsvm的线性/非线性SVMs的以同样的方式来解决。

一些技巧可以节省培训/测试时间，如果使用线性核，libsvm的是不是特别线性SVM高效，尤其是当C是大的数据的数量远远比属性的数量较大。

您可以

∙只使用小C。

我们已经表明在以下文件后，C是大于某一阈值，决定功能是相同的。

ss全部Keerthi 和 C.-J.的 林。

 高斯核支持向量机的渐近行为 。

 神经计算，15（2003），1667年至1689年。

∙检查liblinear，这是大型线性分类设计。

另请参阅我们的SVM指南 使用RBF和线性内核的讨论。

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问：

免费支持向量的数量非常大。

我应该怎么办？

这通常发生数据时overfitted。

如果您的数据的属性是在大范围内，尽量扩大它们。

然后在适当的参数区域可能会更大。

需要注意的是在libsvm的规模方案。

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问：

我应该扩大训练和测试数据，以类似的方式？

是的，你可以做到以下几点：

SVM大规模-Sscaling_parameterstrain_data>scaled_train_data

>SVM大规模-Rscaling_parameterstest_data>scaled_test_data

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问：

如果我每个属性的缩放，而不是[1,1][0,1]，是否有很大的差别？

线性缩放方法，如果使用RBF核进行参数选择，没有什么区别。

假设宓公里，分别是第i个属性的最大和最小的值。

缩放到[0,1]的方法

x'=（X-MI）/（MI-MI）

为[-1,1]，

X''=2（X-MI）/（米英里）-1。

在RBF核，

x'-Y'=（XY）/（米-MI），X''Y''=2（XY）/（MI-MI）。

因此，使用（C，G）[0,1]规模的数据是一样（C，G/2）在[-1,1]，规模数据。

虽然性能是相同的，计算时间可能有所不同。

对于许多零项的数据，​​[0,1]缩放保持输入数据的稀疏性，因此可以节省时间。

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问：

预测率是低的。

我怎么能提高呢？

尝试使用模型选择工具grid.py在Python目录，找到了良好的参数。

看到模式选择的重要性，请参阅我的谈话：

 支持向量机分类的实用指南

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问：

我的数据是不平衡的。

可以libsvm的处理这样的问题呢？

是的，有一个无线网络选项。

例如，如果您使用

>SVM一条龙-0-C10-W1-W-115data_file

类“-1”的刑罚是较大的。

请注意，-W选项只用于C-SVC。

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问：

NU-SVC和C-SVC的之间的区别是什么？

他们基本上是一回事，但用不同的参数。

C的范围是从零到无穷大，但女始终是[0,1]之间。

怒江的一个很好的属性，它关系到支持向量率和训练误差比。

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问：

该程序保持运行（不显示任何输出）。

我应该怎么办？

您可能要检查你的数据。

每次训练/测试数据必须在同一行。

不能分开的。

此外，你必须删除空行。

[返回顶部]

问：

该程序保持运行（与输出，即多点）。

我应该怎么办？

在理论上libsvm的保证收敛。

因此，这意味着你正在处理病态的情况下（如过大/小参数），所以数值发生困难。

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问：

培训的时间太长。

我应该怎么办？

对于大的问题，请指定足够的高速缓存大小（即米）。

收敛速度慢，可能会出现一些困难的情况下（如-C大）。

您可以尝试使用-E停止容忍宽松。

如果仍然不起作用，你可以训练，只是数据的一个子集。

您可以使用目录中的“工具”的的方案subset.py获得一个随机子集。

如果你有非常大的数据，面对这一困难，请与我们联系。

我们将很乐意来讨论可能的解决方案。

当使用-E大，你可能要检查，如果H0（无收缩）或-h1（收缩）是更快。

看到下面相关的问题。

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问：

是否萎缩总是帮助吗？

如果迭代次数是高的，然后缩小经常帮助。

但是，如果迭代次数是小（例如，你指定一个较大的-E），那么很可能使用-H0（无收缩）是更好的。

看到 执行文件详情。

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问：

我如何决定值（S）？

我们打​​印出决定回归值。

分类，我们解决几个二进制SVMs的多类案件。

您可以通过轻松地调用子程序svm_predict_values​​，价值观。

可以从svm_get_labels获得其相应的标签。

详情libsvm的README文件包。

我们不建议以下。

但是，如果你想获得价值为2级分类标签+1和-1（注：

如5日和10+1和-1，但不事）最简单的方法，只