http://blog.sina.com.cn/s/blog_5bd2cb260100ev25.html
有关Liblinear和Libsvm各自的优势可以归纳如下:
1.libsvm用来就解决通用典型的分类问题
2.liblinear主要为大规模数据的线性模型设计
以下为一位网友采用liblinear进行数据分类的实验性能说明“
”今天试用了以下liblinear,速度很快(快到我没有想到),
我的实验数据:
训练集:21504 * 1500(1500是样本的数量,21504是维度)
测试集:21504 * 2985
速度用秒来衡量,20次实验总共不到2分钟。
同样的问题我用了libsvm实验速度上相差太大,libsvm实验5次,每次将近10分钟,时间是其次,发现一个问题就是,libsvm比liblinear的结果相差1个百分点,没有读liblinear的文章,不知道问题出在那个地方,libsvm我直接用的默认参数,线性模型。这样必然引起一个问题,如果我想评价线性模型和非线性模型的性能,我不可能一个用liblinear一个用libsvm,如果两个都用libsvm,报告的性能肯定有一些问题。
所以如果你的问题维度很大(线性模型就有非常好的性能),不妨考虑liblinear.
大致看了一下libsvm和liblinear的说明文档,发现一个问题就是在线性问题上两者的目标函数就不一样,所以性能上的差异是正常的,应该说如果优化同一样的目标函数两者性能应该会差不多,但是速度很明显,liblinear快很多。
对于什么时候用线性模型的问题,我想上面的我举的例子用linear classifier就比较好,非线性分类不一定比线性分类器好,尤其是在样本及其有限,同时特征维度很高的情况下,因为样本有限的情况下,kernel map通常不准确,很有可能错误地划分类别空间,可能造成比线性模型更差的结果。
说到scale,我建议不要用libsvm里自带的scale,因为一旦使用这个工具,它就会把原来稀疏的数据,变成非稀疏的格式,这样不但会生成非常大的数据文件,而且liblinear对稀疏数据快速处理的优势就不能体现出来了。因此,要scale,就自己写一个,以保持原来稀疏的格式
liblinear的好处就是速度快,尤其是对稀疏的特征。缺点就是太吃内存了。10G的数据量需要接近50G的内存,数据量再大就没法做了
另外,还有一个经常提到的svm库SVM-per:http://www.cs.cornell.edu/people/tj/svm_light/svm_perf.html
另外,对于多分类问题以及核函数的选取,以下经验规则可以借鉴:
对于多分类问题:
对于15类场景来说,每类100幅训练图像,如果直接训练一个15类的multi-class classifier,则训练文件的Label值取1~15,wi标记不用指定(default 1)。如果对于每个类单独训练一个分类器,这样就把这个类的100幅图像作为正样本(假设Label=1),而其余所有的训练图像作为负样本(共1400幅,假设Label=-1),由此可以看出正负样本不平
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