Libsvm回归教程：从数据预处理到模型训练

本文档详细介绍了如何使用libsvm（版本2.8.1）进行回归预测的步骤，针对的是对SVM理论基础不熟悉但希望实践的读者。以下是主要的步骤： 1. **环境准备**: - 安装必要的软件包：libsvm（支持向量机库）、Python（版本2.4）以及 Gnuplot（推荐3.7.3版本，避免早期版本的bug）。 2. **数据预处理**: - 数据格式要求：训练和测试数据应包含目标值与特征，格式为"目标值:特征1:特征2"，如"2.31:5.62:3.2"。 - 数据标准化：使用svmscale.exe（默认归一化范围[-1, 1]，可自定义范围）对特征进行归一化，将原始特征文件（如feature.txt）转换为归一化后的feature.scaled。 3. **模型训练**: - 使用svmtrain.exe进行模型训练，推荐选择回归支持向量机类型，即-s参数为3（epsilon-SVR）或4（nu-SVR）。 - 核函数选择通常为RBF（radial basis function），用-t参数指定。 - 需要精细调整的关键参数包括惩罚参数-c和核函数的gamma-g参数。作者建议设置-p为较小值，可能通过gridregression.py进行参数搜索优化。 4. **编写辅助工具**: - 作者创建了批处理文件（如svm_train.bat）简化命令行操作，例如： ``` svmtrain.exe -s3 -p0.0001 -t2 -g32 -c0.53125 -n0.99 feature.scaled ``` - 训练完成后，会得到一个模型文件feature.scaled.model，该模型用于后续的预测。 5. **模型预测**: - 使用svmpredict.exe进行预测，需要提供归一化的特征数据和已训练好的模型。 通过这些步骤，读者可以建立起libsvm回归模型，并通过实际操作加深对SVM的理解。在实践中，不断尝试不同的参数组合并分析结果，是提升模型性能的关键。同时，理解SVM背后的理论，如核方法、正则化等，有助于更好地应用到其他场景。