svm使用详解
大数据十大经典算法SVM-讲解PPT
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目录
• 引言 • SVM基本原理 • SVM模型构建与优化 • SVM在大数据处理中的应用 • SVM算法实现与编程实践 • SVM算法性能评估与改进 • 总结与展望
01 引言
算法概述
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种监督学习模型，用于数据 分类和回归分析。
性能评估方法
01
准确率评估
通过计算模型在测试集上的准确率来评估SVM算法的性能，准确率越
高，说明模型分类效果越好。
02
混淆矩阵评估
通过构建混淆矩阵，可以计算出精确率、召回率、F1值等指标，更全面
地评估SVM算法的性能。
03
ROC曲线和AUC值评估
通过绘制ROC曲线并计算AUC值，可以评估SVM算法在不同阈值下的
核函数是SVM的重要组成部分 ，可将数据映射到更高维的空 间，使得原本线性不可分的数 据变得线性可分。常见的核函 数有线性核、多项式核、高斯 核等。
SVM的性能受参数影响较大， 如惩罚因子C、核函数参数等 。通过交叉验证、网格搜索等 方法可实现SVM参数的自动调 优，提高模型性能。
SVM在文本分类、图像识别、 生物信息学等领域有广泛应用 。通过具体案例，可深入了解 SVM的实际应用效果。
SVM算法实现步骤
模型选择
选择合适的SVM模型，如CSVM、ν-SVM或One-class SVM等。
模型训练
使用准备好的数据集对SVM模 型进行训练，得到支持向量和 决策边界。
数据准备
准备用于训练的数据集，包括 特征提取和标签分配。
参数设置
设置SVM模型的参数，如惩罚 系数C、核函数类型及其参数 等。
sklearn中的svm用法
sklearn中的svm用法SVM用于机器学习的模型，是一种有监督的学习算法，可以用于分类和回归问题。
在scikit-learn库中，我们可以使用sklearn.svm模块来实现SVM模型。
要使用sklearn中的svm模块，首先需要导入相应的类和函数。
下面是一些常用的类和函数：1. SVC类：用于支持向量分类。
可以根据训练数据找到一个最佳的超平面（也称为决策边界），将不同类别的样本分开。
2. SVR类：用于支持向量回归。
与SVC类似，但用于解决回归问题，预测连续的目标变量而不是分类。
3. LinearSVC类：用于线性支持向量分类。
适用于线性可分的分类问题。
4. NuSVC类：用于支持向量分类。
与SVC类似，但使用不同的参数表示支持向量。
除了上述类之外，sklearn.svm模块还提供了一些辅助函数和类，例如：1. kernel：用于指定SVM模型中使用的核函数，如线性核（linear）、多项式核（poly）、RBF核（rbf）等。
2. C：用于控制分类器的惩罚参数。
较小的C值会生成较大的间隔，但可能会导致分类误差增加。
3. gamma：在使用RBF核函数时，用于控制数据点的影响范围。
较高的gamma值会导致训练样本的影响范围更小。
接下来，我们可以使用这些类和函数来构建SVM模型并进行训练和预测。
以下是一个使用SVC类的示例：```pythonfrom sklearn import svm# 创建一个SVC分类器clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)# 使用训练数据进行模型拟合clf.fit(X_train, y_train)# 使用训练好的模型进行预测y_pred = clf.predict(X_test)```在上述示例中，我们使用线性核函数（kernel='linear'）和惩罚参数C等于1来创建一个SVC分类器。
然后，我们使用训练数据（X_train和y_train）来进行模型拟合，并使用训练好的模型对测试数据（X_test）进行预测，预测结果存储在y_pred中。
svm使用详解
1.文件中数据格式label index1:value1 index2:value2 ...Label在分类中表示类别标识，在预测中表示对应的目标值Index表示特征的序号，一般从1开始，依次增大Value表示每个特征的值例如：3 1:0.122000 2:0.7920003 1:0.144000 2:0.7500003 1:0.194000 2:0.6580003 1:0.244000 2:0.5400003 1:0.328000 2:0.4040003 1:0.402000 2:0.3560003 1:0.490000 2:0.3840003 1:0.548000 2:0.436000数据文件准备好后，可以用一个python程序检查格式是否正确，这个程序在下载的libsvm文件夹的子文件夹tools下，叫checkdata.py,用法：在windows命令行中先移动到checkdata.py 所在文件夹下，输入：checkdata.py 你要检查的文件完整路径（包含文件名）回车后会提示是否正确。
2.对数据进行归一化。
该过程要用到libsvm软件包中的svm-scale.exeSvm-scale用法：用法：svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y_lowery_upper] [-s save_filename] [-r restore_filename] filename （缺省值： lower = -1，upper = 1，没有对y进行缩放）其中， -l：数据下限标记；lower：缩放后数据下限；-u：数据上限标记；upper：缩放后数据上限；-y：是否对目标值同时进行缩放；y_lower为下限值，y_upper为上限值；（回归需要对目标进行缩放，因此该参数可以设定为 –y -1 1 ）-s save_filename：表示将缩放的规则保存为文件save_filename；-r restore_filename：表示将缩放规则文件restore_filename载入后按此缩放；filename：待缩放的数据文件（要求满足前面所述的格式）。
python使用svm简单实例
Python使用SVM简单实例一、概述1. 介绍SVM（支持向量机）和Python编程语言的基本概念和应用领域。
2. 本文旨在通过一个简单的SVM实例，帮助读者初步理解Python 中SVM的使用方法和基本原理。
二、SVM简介1. 简要介绍SVM的基本概念，包括其作为一种监督学习算法，其用途和优势等。
2. 对于SVM在分类和回归问题上的应用进行简要说明。
三、Python中的SVM库1. 常见的Python中支持SVM的库和工具，如scikit-learn等。
2. 介绍如何在Python中安装和引入SVM库。
四、准备数据1. 选择一个实际的数据集作为实例，如鸢尾花数据集。
2. 对所选数据集进行简要描述，包括特征数量、类别数量等。
3. 使用Python代码加载所选数据集，并进行数据预处理。
五、构建SVM模型1. 使用Python中的SVM库构建SVM模型的基本步骤和代码示例。
2. 对SVM模型的参数进行简要说明，包括核函数、正则化参数等。
3. 介绍如何使用交叉验证等方法对SVM模型进行调参。
六、训练模型1. 使用Python代码对构建好的SVM模型进行训练，并输出训练结果和模型评估指标。
2. 对SVM模型的训练过程进行简要解释，包括损失函数、优化算法等。
七、模型预测1. 使用训练好的SVM模型对新的数据进行预测，并输出预测结果。
2. 对预测结果进行简要分析和解释。
八、实例代码1. 完整的Python代码示例，包括数据准备、模型构建、训练和预测等部分。
2. 代码示例中对关键部分进行详细注释和说明，方便读者理解和运行。
九、总结1. 总结本文的主要内容，包括SVM的基本原理、Python中SVM库的使用方法等。
2. 对读者在实际项目中如何应用SVM进行简要建议，以及未来学习的方向。
十、参考资料1. 引用本文涉及到的相关书籍、论文和全球信息站信息。
2. 介绍其他与SVM和Python相关的学习资料，方便读者进一步学习和研究。
SVM算法与应用
SVM算法与应用SVM（Support Vector Machine）即支持向量机，是一种强大且常用的机器学习算法。
它最初是由Vapnik等人于20世纪90年代提出的，并在之后得到了广泛的研究和应用。
SVM算法在分类和回归问题上表现出色，尤其在高维空间下的模式识别任务上效果更佳。
本文将介绍SVM算法的原理、方法和应用。
一、SVM原理SVM算法基于统计学理论和结构风险最小化原则，通过在数据中找到一个最优的超平面，来进行二分类或多分类。
其基本原理可以简单概括为以下几点：1.最大间隔分类：SVM的目标是找到一个最优的超平面，使得不同类别的训练样本之间的最小间隔最大化。
最大间隔意味着最大程度地避免了分类错误，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。
2.支持向量：SVM通过选择一些关键的训练样本作为支持向量。
这些样本位于间隔边界上，它们决定了最优超平面的位置。
3.核函数：SVM通过核函数将数据从原始空间映射到高维特征空间，从而解决了原始空间线性不可分的问题。
常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核等。
4.对偶问题和拉格朗日乘子：SVM的优化问题可以转化为对偶问题，并通过求解对偶问题的拉格朗日乘子来得到最优解。
二、SVM方法SVM算法主要包括以下几个步骤：1.数据预处理：对数据集进行标准化和归一化处理，以便更好地满足SVM的假设条件。
2.特征选择和特征转换：根据任务需求选择合适的特征，并利用线性或非线性的方式将数据映射到高维特征空间。
3.模型训练：通过训练数据集，使用SVM算法确定最优的超平面和支持向量。
4.模型评估和调优：使用测试数据集评估模型的性能，并通过调整超参数和核函数选择等方式来改善模型的效果。
三、SVM应用SVM算法在分类和回归问题上被广泛应用。
以下是部分常见的应用场景：1.文本分类：SVM算法可以用于将文本进行分类，例如将新闻文章分为体育、政治、娱乐等类别。
2.人脸识别：SVM在人脸识别领域的表现出色，能够快速准确地将人脸图像与已知的人脸进行匹配。
如何使用支持向量机进行时间序列分类
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，其在时间序列分类中的应用越来越受到关注。
时间序列是一种按照时间顺序排列的数据，例如股票价格、气温变化等。
时间序列分类是指根据时间序列的特征将其分为不同的类别或标签。
在本文中，我们将探讨如何使用支持向量机进行时间序列分类，并结合实际案例进行说明。
SVM算法的基本原理是找到一个最佳的超平面，将不同类别的数据点分开，并且使得两侧的间隔最大化。
在时间序列分类中，我们可以将时间序列的特征提取出来，然后作为输入数据，利用SVM算法进行分类。
下面我们将详细介绍如何使用SVM进行时间序列分类的步骤。
第一步是数据预处理。
在进行时间序列分类之前，我们需要对原始数据进行预处理，包括去除噪声、平滑数据、标准化等。
这样可以提高分类的准确性和稳定性。
例如，如果我们要对股票价格进行分类，可以先对原始股票价格数据进行平滑处理，然后再提取特征进行分类。
第二步是特征提取。
在进行时间序列分类时，特征提取是非常重要的一步。
特征提取可以将原始的时间序列数据转换为具有代表性的特征向量，从而方便进行分类。
常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、自相关系数等。
在实际操作中，我们可以根据具体的时间序列数据选择合适的特征提取方法，并将提取出来的特征作为SVM算法的输入。
第三步是模型训练和调参。
在进行时间序列分类时，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，然后利用训练集对SVM模型进行训练。
在训练过程中，我们还需要进行一些参数的调优，例如选择合适的核函数、正则化参数等。
通过交叉验证等方法，找到最优的模型参数，从而提高分类的准确性和泛化能力。
第四步是模型评估和应用。
在训练好SVM模型之后，我们需要利用测试集对模型进行评估，计算分类的准确率、召回率等指标。
如果模型的性能达到了要求，我们就可以将其应用到实际的时间序列数据中，进行分类预测。
例如，我们可以利用训练好的SVM模型对未来一段时间内的股票价格进行分类预测，从而辅助投资决策。
svm超平面计算例子
svm超平面计算例子SVM（Support Vector Machine）是一种常用的机器学习算法，通过构建超平面来进行分类或回归任务。
在本文中，我们将通过举例来解释SVM超平面的计算过程。
以下是10个例子，每个例子都描述了一个特定的场景，并展示了如何使用SVM来计算超平面。
1. 二维数据集的线性分类：假设我们有一个包含两个类别的二维数据集，其中每个样本都有两个特征。
我们可以使用SVM来找到一个超平面，将两个类别分开。
通过计算支持向量并求解最大间隔，我们可以找到一个最优的超平面来实现线性分类。
2. 非线性数据集的分类：如果数据集不是线性可分的，我们可以使用核函数将数据映射到高维空间中，然后再进行超平面的计算。
例如，我们可以使用多项式核函数或高斯核函数来处理非线性数据集。
3. 多类别分类问题：SVM也可以用于多类别分类问题。
一种常用的方法是使用一对多（One-vs-Rest）策略，其中每个类别都训练一个二分类器。
然后，通过将测试样本与每个二分类器进行比较，将其分配给具有最高决策函数值的类别。
4. 支持向量回归：除了分类问题，SVM还可以用于回归问题。
在支持向量回归中，我们试图找到一个超平面，使其尽可能地接近尽可能多的训练样本。
通过最小化预测值和实际值之间的误差，我们可以找到一个最优的超平面来进行回归。
5. 异常检测：SVM还可以用于异常检测。
通过将异常样本视为一个类别，我们可以使用SVM来找到一个超平面，将正常样本和异常样本分开。
这样，当有新的样本出现时，我们可以使用SVM来判断其是否为异常。
6. 核选择和参数调优：在使用SVM时，选择合适的核函数和调整参数是非常重要的。
不同的核函数和参数设置可能会对分类或回归的性能产生不同的影响。
因此，我们需要通过交叉验证等方法来选择最佳的核函数和参数。
7. 特征选择和降维：在某些情况下，输入特征的维度非常高，这可能导致计算复杂度的增加和过拟合的问题。
为了解决这个问题，我们可以使用特征选择和降维技术来减少特征的数量。
如何使用支持向量机解决序列标注问题
如何使用支持向量机解决序列标注问题支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，它在解决序列标注问题中也有着广泛的应用。
序列标注问题是指对一个序列中的每个元素进行分类或标注的任务，比如文本中的词性标注、命名实体识别等。
本文将介绍如何使用支持向量机解决序列标注问题，并探讨其优缺点。
首先，支持向量机的基本原理是通过在特征空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分隔开来。
在序列标注问题中，我们可以将每个序列元素的特征作为输入，将其对应的标签作为输出，然后使用支持向量机进行训练。
训练完成后，我们可以使用训练好的模型对新的序列进行标注。
在使用支持向量机解决序列标注问题时，有几个关键的步骤。
首先是特征提取，即将每个序列元素转化为一组特征向量。
这些特征可以包括词性、上下文信息、字母特征等。
特征的选择对于模型的性能至关重要，需要根据具体问题进行调整和优化。
其次是标签编码，即将标签映射为整数或者向量形式。
在支持向量机中，标签必须是数值型的，因此需要将标签进行编码。
常用的编码方法包括one-hot编码和标签映射。
接下来是训练模型，即使用支持向量机对特征和标签进行训练。
训练过程中，支持向量机会通过优化算法找到最优的超平面，使得不同类别的样本之间的间隔最大化。
这个过程可以使用梯度下降、牛顿法等优化算法进行求解。
训练完成后，我们可以使用训练好的模型对新的序列进行标注。
对于每个序列元素，我们将其特征输入到模型中，模型会输出一个预测的标签。
这个过程可以通过计算特征向量与超平面的距离来实现，距离越大表示样本越接近超平面，从而可以判断其分类。
使用支持向量机解决序列标注问题有一些优点。
首先，支持向量机在处理高维数据和复杂模式识别任务时表现较好。
其次，支持向量机可以通过核函数将非线性问题映射到高维空间中，从而提高分类性能。
此外，支持向量机具有较好的泛化能力，对于小样本和噪声数据也有较好的鲁棒性。
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1.文件中数据格式label index1:value1 index2:value2 ...Label在分类中表示类别标识，在预测中表示对应的目标值Index表示特征的序号，一般从1开始，依次增大Value表示每个特征的值例如：3 1:0.122000 2:0.7920003 1:0.144000 2:0.7500003 1:0.194000 2:0.6580003 1:0.244000 2:0.5400003 1:0.328000 2:0.4040003 1:0.402000 2:0.3560003 1:0.490000 2:0.3840003 1:0.548000 2:0.436000数据文件准备好后，可以用一个python程序检查格式是否正确，这个程序在下载的libsvm文件夹的子文件夹tools下，叫checkdata.py,用法：在windows命令行中先移动到checkdata.py所在文件夹下，输入：checkdata.py 你要检查的文件完整路径（包含文件名）回车后会提示是否正确。
2.对数据进行归一化。
该过程要用到libsvm软件包中的svm-scale.exeSvm-scale用法：用法：svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y_lower y_upper] [-s save_filename] [-r restore_filename] filename （缺省值： lower = -1，upper = 1，没有对y进行缩放）其中， -l：数据下限标记；lower：缩放后数据下限；-u：数据上限标记；upper：缩放后数据上限；-y：是否对目标值同时进行缩放；y_lower为下限值，y_upper 为上限值；（回归需要对目标进行缩放，因此该参数可以设定为–y -1 1 ）-s save_filename：表示将缩放的规则保存为文件save_filename；-r restore_filename：表示将缩放规则文件restore_filename载入后按此缩放；filename：待缩放的数据文件（要求满足前面所述的格式）。
数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出，当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。
该文件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。
反归一化的公式为：（Value-y_lower）*（max-min）/(y_upper - y_lower)+min其中value为归一化后的值，max，min分别是归一化之前所有目标值的最大值和最小值，其他参数与前面介绍的相同。
注意：将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化，然后再将归一化结果分成训练集和测试集。
3.训练数据，生成模型。
用法： svmtrain [options] training_set_file [model_file] 其中， options（操作参数）：可用的选项即表示的涵义如下所示-s svm类型：设置SVM 类型，默认值为0，可选类型有（对于回归只能选3或4）：0 -- C- SVC 1 -- n - SVC 2 -- one-class-SVM 3 -- e - SVR 4 -- n - SVR-t 核函数类型：设置核函数类型，默认值为2，可选类型有：0 -- 线性核：u'*v1 -- 多项式核： (g*u'*v+ coef 0)deg ree2 -- RBF 核：e( u v 2) g -3 -- sigmoid 核：tanh(g*u'*v+ coef 0)-d degree：核函数中的degree设置，默认值为3；-g g ：设置核函数中的g ，默认值为1/ k ；-r coef 0：设置核函数中的coef 0，默认值为0；-c cost：设置C- SVC、e - SVR、n - SVR中从惩罚系数C，默认值为1；-n n ：设置n - SVC、one-class-SVM 与n - SVR 中参数n ，默认值0.5；-p e ：设置n - SVR的损失函数中的e ，默认值为0.1； -m cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位，默认值为40；-e e ：设置终止准则中的可容忍偏差，默认值为0.001； -h shrinking：是否使用启发式，可选值为0 或1，默认值为1；-b 概率估计：是否计算SVC或SVR的概率估计，可选值0 或1，默认0；-wi weight：对各类样本的惩罚系数C加权，默认值为1； -v n：n折交叉验证模式。
其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。
操作参数 -v 随机地将数据剖分为n 部分并计算交叉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，如果设置的参数不在函数或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。
training_set_file是要进行训练的数据集；model_file是训练结束后产生的模型文件，该参数如果不设置将采用默认的文件名，也可以设置成自己惯用的文件名。
另，实验中所需调整的重要参数是-c 和–g，-c和-g的调整除了自己根据经验试之外，还可以使用grid.py对这两个参数进行优化。
注意：经过实测，在用于分类时，grid.py能得到较好参数值，但用于回归时得到的参数值效果很差。
该优化过程需要用到Python（2.5），Gnuplot（4.2），grid.py （该文件需要修改路径）。
然后在命令行下面运行：grid.py -log2c -10,10,1 -log2g -10,10,1 -log2p -10,10,1 -s 3 -t 2 -v 5 -s v m t r a i n E:\l i b s v m-2.86\w i n d o w s\s v m-t r a i n.e x e-g n u p l o t E:\gnuplot\bin\pgnuplot.exe E:\libsvm\libsvm-2.86\windows\train.txt以上三个路径根据实际安装情况进行修改。
-log2c是给出参数c的范围和步长-log2g是给出参数g的范围和步长-log2p是给出参数p的范围和步长上面三个参数可以用默认范围和步长-s选择SVM类型，也是只能选3或者4-t是选择核函数-v 5 将训练数据分成5份做交叉验证。
默认为5搜索结束后可以在最后一行看到最优参数。
其中，最后一行的第一个参数即为-c，第二个为-g，第三个为-p，前三个参数可以直接用于模型的训练。
然后，根据搜索得到的参数，重新训练，得到模型。
命令行会出现以下内容：optimization finished, #iter = 162nu = 0.431029obj = -100.877288, rho = 0.424462nSV = 132, nBSV = 107Total nSV = 132其中，#iter为迭代次数，nu 是你选择的核函数类型的参数，obj为SVM文件转换为的二次规划求解得到的最小值，rho为判决函数的偏置项b，nSV 为标准支持向量个数(0<a[i]<c)，nBSV为边界上的支持向量个数(a[i]=c)，Total nSV为支持向量总个数（对于两类来说，因为只有一个分类模型Total nSV = nSV，但是对于多类，这个是各个分类模型的nSV之和）。
模型文件内容前几行大致如下：svm_type epsilon_svr//svm类型kernel_type rbf//核函数类型gamma 100//训练时参数g的值nr_class 2 //类别数，此处为两分类问题total_sv 12//支持向量个数rho -0.35336//判决函数的偏置项bSV //以下为各个类的权系数及相应的支持向量文件中下面是支持向量数据4.测试用法：svmpredict [options] test_file model_file output_file options（操作参数）： -b probability_estimates：是否需要进行概率估计预测，可选值为0 或者1，默认值为0。
model_file 是由svmtrain 产生的模型文件；test_file 是要进行预测的数据文件；output_file 是svmpredict 的输出文件，表示预测的结果值。
输出结果包括均方误差（Mean squared error）和相关系数（Squared correlation coefficient）。
5.实例<1> 下载Libsvm、Python和Gnuplot。
我用的版本分别是：Libsvm （2.8.1），Python（2.4），Gnuplot（3.7.3）。
<2> 修改训练和测试数据的格式：目标值第一维特征编号：第一维特征值第二维特征编号：第二维特征值……例如：2.3 1:5.6 2:3.2表示训练用的特征有两维，第一维是5.6，第二维是3.2，目标值是2.3注意：训练和测试数据的格式必须相同，都如上所示。
测试数据中的目标值是为了计算误差用检查格式正确性：用checkdata.py，上面已经介绍过<3>开始处理数据分别使用Libsvm中的Windows版本的工具svmscale.exe进行训练和测试数据的归一化，svmtrain.exe进行模型训练，svmpredict.exe 进行预测(1)Svm-scale.exe用法：Svm-scale.exe -y 0 1 -l 0 -u 1 feature.txt feature.scaled讲目标值和特征值都归一到[-1,1],默认的归一化范围是[－1，1]，可以用参数-y ,-l和-u分别调整上界和下届,feature.txt是输入特征文件名输出的归一化文件名为feature.scaled然后将feature.scaled中的某些数据剪切到另一文件feature_test.scaled中，用于最后测试。
（2）svm-train.exe训练模型Svm-train.exe -s 3 -p 0.0001 -t 2 -g 32 -c 0.53125 feature.scaled训练得到的模型为feature.scaled.model具体的参数含义可以参考帮助文档。
这里-s是选择SVM的类型。
对于回归来说，只能选3或者 4，3表示epsilon-support vector regression, 4表示nu-support vector regression。