machine-learning - libsvm 模型文件格式

Question

根据this FAQ libsvm 中的模型格式应该很简单。事实上，当我调用 svm-train 时，确实如此。例如，a1a 数据集的第一个 SV 为

 1 3:1 11:1 14:1 19:1 39:1 42:1 55:1 64:1 67:1 73:1 75:1 76:1 80:1 83:1

另一方面，如果我使用 easy.py 脚本，我的第一个 SV 最终会是:

 512 1:-1 2:-1 3:1 4:-1 5:-1 6:-1 7:-1 8:-1 9:-1 10:-1 11:1 13:-1 14:1 15:-1 16:-1 17:-1 18:-1 19:1 20:-1 21:-1 22:-1 23:-1 24:-1 25:-1 26:-1 27:-1 28:-1 29:-1 30:-1 31:-1 32:-1 33:-1 34:-1 35:-1 36:-1 37:-1 38:-1 39:1 40:-1 41:-1 42:1 43:-1 44:-1 45:-1 46:-1 47:-1 48:-1 49:-1 50:-1 51:-1 52:-1 53:-1 54:-1 55:1 56:-1 57:-1 58:-1 59:-1 61:-1 62:-1 63:-1 64:1 65:-1 66:-1 67:1 68:-1 69:-1 70:-1 71:-1 72:-1 73:1 74:-1 75:1 76:1 77:-1 78:-1 79:-1 80:1 81:-1 82:-1 83:1 84:-1 85:-1 86:-1 87:-1 88:-1 90:-1 91:-1 92:-1 93:-1 94:-1 95:-1 97:-1 98:-1 99:-1 100:-1 101:-1 102:-1 103:-1 104:-1 105:-1 106:-1 107:-1 108:-1 109:-1 110:-1 112:-1 113:-1 114:-1 115:-1 117:-1 118:-1 119:-1 

这是我的训练集中根本不存在的实例!事实上，如果我这样做:

 $ grep "119:" a1a
 -1 1:1 6:1 18:1 22:1 36:1 42:1 49:1 66:1 67:1 73:1 74:1 76:1 80:1 119:1 
 -1 1:1 6:1 18:1 26:1 35:1 43:1 53:1 65:1 67:1 73:1 74:1 76:1 80:1 119:1 
 -1 2:1 6:1 15:1 19:1 39:1 42:1 55:1 62:1 67:1 72:1 74:1 76:1 78:1 119:1 
 -1 4:1 6:1 16:1 21:1 35:1 44:1 49:1 64:1 67:1 72:1 74:1 76:1 78:1 119:1 
 -1 2:1 6:1 14:1 30:1 35:1 42:1 49:1 65:1 67:1 72:1 74:1 76:1 78:1 119:1 
 -1 2:1 6:1 17:1 20:1 37:1 40:1 57:1 63:1 67:1 73:1 74:1 76:1 80:1 119:1 
 -1 5:1 6:1 18:1 22:1 36:1 40:1 54:1 61:1 67:1 72:1 75:1 76:1 80:1 119:1 
 -1 5:1 6:1 17:1 26:1 35:1 42:1 53:1 62:1 67:1 73:1 74:1 76:1 80:1 119:1 

不存在任何具有 119:-1 的实例(即使只是将 +1 与 -1 交换，也不存在任何具有 119:-1 的实例: 1 和 118:1 之一 - 缺少的属性为零)

如果我这样做source code modification ，我清楚地看到，在前一种情况下(仅涉及 svm-train)，第一个 SV 也是第一个实例。但在后一种情况下(即使用 easy.py 脚本)，应该给出哪个实例是 SV 的输出被 grid.py

吃掉

这里发生了什么事？

Answer 1

我认为这里的罪魁祸首可能是 easy.py 对 svm-scale 的调用，它将每个属性缩放到 [-1,1] 范围内。发送到 svm-train 的训练示例与训练文件中的训练示例不同。