libsvm参数说明[zz]

English:
libsvm_options:
-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 kernel function (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)
 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 (default 0.001)
-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
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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-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(-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。option -v 随机地将数据剖分为n部分并计算交互检验准确度和均方根误差。以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合,如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响,程序不会接受该参数;如果应有的参数设置不正确,参数将采用默认值。

 

对于模型的输出结果,LIBSVM FAQ是这样解释的

Q: The output of training C-SVM is like the following. What do they mean? 

optimization finished, #iter = 219 
nu = 0.431030 
obj = -100.877286, rho = 0.424632 
nSV = 132, nBSV = 107 
Total nSV = 132

obj is the optimal objective value of the dual SVM problem. rho is the bias term in the decision function sgn(w^Tx - rho). nSV and nBSV are number of support vectors and bounded support vectors (i.e., alpha_i = C). nu-svm is a somewhat equivalent form of C-SVM where C is replaced by nu. nu simply shows the corresponding parameter. More details are in libsvm document.

obj是SVM对偶问题的最优值,是否是值的alpha?

rho是决定方程sgn(w^Tx - rho)中的偏移项.C-SVC的决定方程应该为sgn(WTx+b)不懂这个rho是哪里来的

nSV是支持向量的个数

nBSV是边界支持向量的个数

nu-svm是C-SVM中C的等价量.

posted on 2014-04-02 10:49  york_hust  阅读(635)  评论(0编辑  收藏  举报