说一说我对用LIBSVM进行回归预测的粗浅认识（整理完成于2012年5.11）
作者 : 师梦
吾本工程小硕一枚，前用matlab建模，已然完成。某日，正沾沾自喜之际，吾师曰：“汝已为之，甚好。然此法仅用于后期处理，若在线，数控之机床不识别之，汝改之，标准C即可”。吾大惊，标准C？难也，难也。然师命不可违。吾即度之，然度娘不甚给力，正愁苦之际，学长曰：“可尝试libsvm。”吾大喜，遂改之。吾本非程序员，故重重困难，可想而知。怎奈三周之调试，才得体验“程序虐我千百遍，我待程序如初恋”之精髓。%>_<%吾只三周，已然疲倦如此，况程序员之一生乎？
然吾终完成，做此文以记之，非炫耀之本，只为众人之便。此文仅吾一家之言，疏漏之处，在所难免，若能引得众人围观，共同探讨之，改之，则吾之荣幸。
嘿嘿，小小的“序”了一下哦~~O(∩_∩)O~~，由于只是用libsvm作为一种工具来服务自己的课题，所以不对libsvm本身做深入研究，鉴于自己开始做的时候遇到了很多的困难，也查了很多的资料，所以这篇文字就写的尽量详细一些，给大家以方便。好啦，一起来开始libsvm的奇妙之旅吧。（P.S：本人win7系统，本文所述步骤均为亲测正确。）
本文，将按照以下的顺序来说明libsvm的用法：
1.Libsvm之初相识
1）libsvm简介（略）
2）Libsvm、python、gnuplot下载
3）环境变量的设置以及如何在DOS下寻找路径
2.Libsvm之再体验（此阶段，你会真正体验到“若只如初见”的感觉。%>_<%）
1）将原始数据改为libsvm所规定的数据格式。2种方法：使用excel自带功能或者自己编程实现。
2）用svm-scale.exe对数据集进行归一化处理。
3）用gridregression.py搜索最优参数，主要是c和g。
4）用svm-train训练模型。
5）用svm-predict预测。
一、Libsvm之初相识
1、libsvm简介（略）
Libsvm主要是用来模式识别与回归，这部分可以自己上网去看，在此略。
2、Libsvm、python、gnuplot下载
会不会奇怪为什么还要下载python和gnuplot这两个软件很重要，是后面搜索最优参数要用到的，也是很关键的一步。
我用的版本：libsvm-3.12,Python2.4，对于gnuplot，我用的是gp400win32.zip，下面是下载地址：
Libsvm-3.12:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/(libsvm创始人台湾大学林智仁副教授个人主页)
Python2.4：http://download.csdn.net/detail/linghu9990/3512232（这个是不要积分的）
gp400win32.zip：http://ishare.iask.sina.com.cn/f/14895214.html?from=like
Gridregression.py：http://download.csdn.net/detail/killa11/2225384
将其复制到libsvm下的python2.4文件夹下。
将Libsvm-3.12和gp400win32.zip解压，这两个都不用安装。Python2.4要安装。下面是它们的路径（个人习惯，可以重命名文件或者对文件夹进行整理，以便后续运行）：
Libsvm：G：\shukong下面（这里我将libsvm-3.12重命名为libsvm）
Python：G：\shukong\libsvm下面（python2.4重命名为python）记得将python下面的python.exe复制到libsvm下的tools中
gp400win32.zip:G:\shukong\libsvm下面（只保留了gnuplot这个文件夹）
3、环境变量的设置以及如何在DOS下寻找路径
1）环境变量的设置（不明白为什么要设置环境变量@[email protected]，但为了避免后续出了问题不知怎么解决，还是设置了）
添加环境变量到path:右击“计算机（我的电脑）”->属性->高级系统设置->高级->环境变量->系统变量列表里双击path在变量值最后添加“;G:\shukong\libsvm\windows”，这就对Libsvm环境变量设置好了，然后设置python环境变量，也和上面一样，在变量值最后添加“;G:\shukong\libsvm\tools”。如图1：
2）如何在DOS下寻找路径（这部分会的可以不用看，像我这种菜鸟，还是百度才知道的%>_<%）
点击“开始”按钮，进入“命令提示符”，默认路径是“C:\User\acer>”。这里有两种情况：一是像我是放在G盘的，所以要将路径改为G盘，方法是：直接在命令提示符里输入“G：”然后回车，就进入G盘的根目录了。如图2：
还有就是虽然在C盘，但是不在“C:\User\acer>”，这时就先要进入C盘的根目录，方法如下：在命令提示符下输入“cd\”然后回车即可。如图3：
以上两种情况，进入根目录以后，我们就可以进入libsvm的路径，在这里，我们先进入“G:\shukong\libsvm>”（只是我自己在G盘，你要根据自己实际路径进入）,方法如下：
在命令提示符中输入“cd shukong”,然后回车，再输入“cd libsvm”然后回车即可。如图4：
二、Libsvm之再体验
怎么样，初相识还不是很难的吧，下面个人感觉就有点麻烦了。大家耐心哈。
1、将原始数据改为libsvm所规定的数据格式。
该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下：
[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] …
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
原始数据改为libsvm所规定的数据格式有2种方法：
1）使用网络上FormatDataLibsvm.xls来完成（我的excel版本不支持宏命令，所以此种方法没有用）。
FormatDataLibsvm.xls使用说明：
a. 先将数据按照下列格式存放（注意label放最后面）：
value1 value2 … label
value1 value2 … label
…
value1 value2 … label
b. 然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格，接着工具->宏->执行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。
2）采用编程实现
a. 先将数据按照下列格式存放（注意label放最后面）：
value1 value2 … label
value1 value2 … label
…
value1 value2 … label
b.本人使用的是简单的matlab编程来实现（以下是本人部分数据）
原数据(data1.txt)如图5：
转换之后的数据(svmdata1.txt)如图6：
用matlab进行数据转换之后，把svmdata1.txt复制到libsvm文件夹下的tools文件夹即可。
3）数据格式转换好了，那么在libsvm的tools文件夹下还有一个工具，可以用来检查你的数据格式是否正确，那就是checkdata.py。方法是：
打开"命令提示符"，进入到libsvm中的tools文件夹下，（怎么样进入我已在上面介绍过），然后输入命令“checkdata.py svmdata1.txt”回车，若显示“No error”，则表示数据格式正确。我的数据结果如图7。（注：如果用这个matlab程序转换的话，一定是no error的。^_^）
这一步一般不会有太大的问题。
2、用svm-scale.exe对数据集进行归一化处理。
因为原始数据可能范围过大或过小, svmscale可以先将数据重新scale (縮放) 到适当范围使训练与预测速度更快。通常将数据缩放至[-1,1]或者[0,1]之间。
使用方法:svm-scale.exe [-l lower] [-u upper] [-y y_lower y_upper] [-s save_name] [-r store_name] filename；其中
-l：数据下限标记；
lower：缩放后数据下限 缺省值： lower = -1；
-u：数据上限标记；
upper：缺省值： upper = 1，代表着没有对y进行缩放；
-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_name：表示将缩放的规则保存为文件save_name；
-r store_name：表示将缩放规则文件store_name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）。
在进行这一步的时候，我们要用到的数据是上一步已经改好格式的数据，即svmdata1.txt，所以要把svmdata1.txt复制到libsvm中的windows文件夹下。
具体操作，打开“命令提示符”，进入libsvm中的windows下，输入命令“svm-scale.exe -l 0 -u 1 svmdata1.txt>data.txt”。如图8。
这里，我们把svmdata1.txt里面的数据缩放为[0,1]之间，并另存为data.txt，这时，在windows下面会多出一个data.txt，里面就是你要的数据。我没有保存规则，就不用-s。这里也有几个问题：
a.请看下图9：
和上图对比，感觉输入的命令是一样的，但是却提示错误，打开data.txt却并没有数据，却是英文的svm-scale的用法，刚开始，一直这样，我痛苦死了，后来仔细一看才明白，原来那个是英文的‘l’而我写的是数字‘1’，这样一改就好了。图10：
归一化后的数据如图11：
可以看到前几行索引没有‘3’，这是因为索引为‘3’的value是0，所以为了节省内存，就不显示了，这并不是错误，不要担心。
3、用gridregression.py搜索最优参数，主要是c和g。
数据都准备好了之后，就可以用svm-train来训练模型了，然而，了解svm-train的都知道，训练的时候又很多的参数，而这些参数又不能随便选，会有最优的，但是人工去选的话，会很麻烦，我看好多人都说用libsvm自带的grid.py进行参数的搜索，但是我查了，也实践了，好像grid.py不支持回归的，于是我用gridregression.py来搜索最优参数。
有关gridregression.py的下载，在第一步已经说了，不在赘述。先打开gridregression.py，注意用Eidt with IDLE打开，然后里面有些参数要改一下。
改前如图12：
改后如图13：
其实要改的就这些，主要是把svmtain_exe和gnuplot_exe的路径改为自己的路径就行。
然后就可以进行寻优了。要先把路径调好，注意调到G:\shukong\libsvm\python2.4下。
然后输入下面的语句：python G:\shukong\libsvm\python2.4\gridregression.py -svmtain G:\shukong\libsvm\windows\svm-train.exe -gnuplot G:\shukong\libsvm\gnuplot\bin\pgnuplot.exe -log2c -10,10,1 -log2g -10,10,1 -log2p -10,10,1 -v 10 -s 3 -t 2 G:\shukong\libsvm\tools\data.txt如图14：
这个比较多字母，容易输错，我是在worrd文档里键入，然后复制到命令提示符中，回车，就开始跑了，在命令提示符窗口中看到运行过程。过程可能会比较长，我的数据少，很快就有结果了。
另：我在网上看的，如果输入python G:\shukong\libsvm\python2.4\gridregression.py -svmtain G:\shukong\libsvm\windows\svm-train.exe -gnuplot G:\shukong\libsvm\gnuplot\bin\pgnuplot.exe -log2c -10,10,1 -log2g -10,10,1 -log2p -10,10,1 -v 10 -s 3 -t 2 G:\shukong\libsvm\tools\data.txt>gridregression_data.parameter比上面的输入多了最后的“>gridregression_data.parameter”，表示将结果保存在gridregression_data.parameter中，会在python文件夹中多出一个gridregression_data.parameter文件，但是在命令提示符中不会看到运行过程，这种方法我也尝试了，但是时间会非常长，大概花了4个小时，而且网上用这个方法的人也是运行了大概24小时，还是没结束，所以，还是不要保存为好，用上面的输入就行。寻优结果如图15：
可以看到寻优的过程，只需关注最后一行即可。最后一行分别为c,g,p,mse,一般来说mse这个参数不是很重要，是越小越好吧（至于为什么是越小越好，我也不清楚哇~~）。
4、用svm-train训练模型。
svmtrain我们在前面已经接触过，他主要实现对训练数据集的训练，并可以获得SVM模型。
用法： svmtrain [options] training_set_file [model_file]
其中，options为操作参数，至于参数的可的选项及表示的涵义，大家可以在livbsvm中自带的readme里面看得到，很详细，不再赘述。这里只介绍我所选择的参数及其值。
打开命令提示符，进入G:\shukong\libsvm\windows然后输入“svm-train -s 3 -t 2 -c 1024.0 -g 4 .0 -p 0.0625 data.txt”,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。-t是选择核函数，通常选用RBF核函数。然后c,g,p我们已经寻出，直接运行即可。如图16：
#iter 为迭代次数， nu 与前面的操作参数 -n n 相同， obj 为 SVM 文件
转换为的二次规划求解得到的最小值， rho 为判决函数的常数项 b ， nSV 为支持
向量个数， nBSV 为边界上的支持向量个数， Total nSV 为支持向量总个数。
这时在windows中会生成一个data.txt.model文件。可以用来进行下面的预测了。
5、用svm-predict预测。
vmpredict 是根据训练获得的模型，对数据集合进行预测。
用法：svmpredict [options] test_file model_file output_file
其中，options为操作参数，可用的选项即表示的涵义如下所示:
-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，格式也要符合libsvm格式，即使不知道label的值，也要任意填一个，svmpredict会在output_file中给出正确的label结果，如果知道label的值，就会输出正确率；
output_file ——是svmpredict 的输出文件，表示预测的结果值。
还是在命令提示符windows下输入“svm-predict test.txt data.txt.model out.txt”，如图17：
可以看到，第一行是均差，第二行是相关系数，预测结果还是不错的。如果预测结果不好，一可能是你的参数选择不当，还可能是你的特征值选择的有问题。
另外，在windows下会生成一个out.txt文件，可以打开看一下和test.txt文件的差别。
至此，用libsvm进行回归预测的大概步骤就是这个样子，只是个人总结，不妥之处，还希望大家讨论指出。