对libsvm 的结构参数、核函数、svm预测以及训练

资 源 简 介

对libsvm 的结构参数、核函数、svm预测以及训练

详 情 说 明

libsvm作为一个广泛使用的支持向量机工具库，其核心功能可以分为结构参数配置、核函数选择、模型训练和预测四个关键环节。下面从技术实现角度解析其核心逻辑：

结构参数方面，libsvm通过svm_parameter结构体封装关键参数，包括SVM类型（C-SVC/nu-SVC等）、核函数类型（线性/多项式/RBF等）、惩罚系数C、核函数相关参数（如RBF的gamma值）以及终止条件等。这些参数直接影响模型的收敛性和泛化能力。

核函数作为SVM的核心组件，libsvm实现了四种典型核函数：线性核直接计算向量内积；多项式核通过degree参数控制复杂度；RBF核（高斯核）依赖gamma参数调节非线性程度；sigmoid核则适用于特定场景。核函数的选择需要结合数据特征和问题复杂度。

训练过程采用序列最小优化(SMO)算法，将大规模二次规划问题分解为小规模子问题迭代求解。libsvm通过计算支持向量间的核矩阵来构建决策函数，训练结果保存在svm_model结构中，包含支持向量集合、系数数组和决策函数参数。

预测阶段加载训练好的模型，对新样本计算其与各支持向量的核函数值，加权求和后通过决策函数得到分类结果或回归值。对于多分类问题，libsvm默认采用一对一策略构建多个二分类器。

调优建议包括：通过交叉验证选择最佳参数组合，注意RBF核的gamma值与特征维度的关联，对于大规模数据可考虑使用缓存机制优化核矩阵计算效率。