svm 中采用自动搜索参数的方式获得参数值

载时自http://blog.csdn.net/u011177305/article/details/46458801?locationNum=1

OpenCV中SVM类是提供了优化参数值功能的，下面讲讲具体的做法。

要让svm自动优化参数，那么训练时就不能再用train函数了，而应该用train_auto函数。下面是train_auto的函数原型

C++: bool CvSVM:: train_auto (const Mat & trainData ,

const Mat & responses , 

const Mat & varIdx , 

const Mat & sampleIdx , 

CvSVMParams params ,

int k_fold=10 , 

CvParamGrid Cgrid=CvSVM::get_default_grid(CvSVM::C) , 

CvParamGrid gammaGrid=CvSVM::get_default_grid(CvSVM::GAMMA) , 

CvParamGrid pGrid=CvSVM::get_default_grid(CvSVM::P) , 

CvParamGrid nuGrid=CvSVM::get_default_grid(CvSVM::NU) , 

CvParamGrid coeffGrid=CvSVM::get_default_grid(CvSVM::COEF) , 

CvParamGrid degreeGrid=CvSVM::get_default_grid(CvSVM::DEGREE) , 

bool balanced=false

)

 

自动训练函数的使用说明：
这个方法根据CvSVMParams中的最佳参数C, gamma, p, nu, coef0, degree自动训练SVM模型。参数被认为是最佳的交叉验证，其测试集预估错误最小。如果没有需要优化的参数，相应的网格步骤应该被设置为小于或等于1的值。

例如，为了避免gamma的优化，设置gamma_grid.step = 0，gamma_grid.min_val， gamma_grid.max_val 为任意数值。所以params.gamma 由gamma得出。
最后，如果参数优化是必需的，但是相应的网格却不确定，你可能需要调用函数CvSVM::get_default_grid()，创建一个网格。例如，对于gamma，调用CvSVM::get_default_grid(CvSVM::GAMMA)。该函数为分类运行 (params.svm_type=CvSVM::C_SVC 或者 params.svm_type=CvSVM::NU_SVC) 和为回归运行 (params.svm_type=CvSVM::EPS_SVR 或者 params.svm_type=CvSVM::NU_SVR)效果一样好。如果params.svm_type=CvSVM::ONE_CLASS，没有优化，并指定执行一般的SVM。

参考IT修道者博文的文章，使用其如下代码

 

CvSVMParams param;
  param.svm_type = CvSVM::EPS_SVR;
  param.kernel_type = CvSVM::RBF;
  param.C = 1;  //给参数赋初始值
  param.p = 5e-3;  //给参数赋初始值
  param.gamma = 0.01;  //给参数赋初始值
  param.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS, 100, 5e-3);
  //对不用的参数step设为0
  CvParamGrid nuGrid = CvParamGrid(1,1,0.0);
  CvParamGrid coeffGrid = CvParamGrid(1,1,0.0);
  CvParamGrid degreeGrid = CvParamGrid(1,1,0.0);

  CvSVM regressor;
  regressor.train_auto(PCA_training,tr_label,NULL,NULL,param,
    10,
    regressor.get_default_grid(CvSVM::C),
    regressor.get_default_grid(CvSVM::GAMMA),
    regressor.get_default_grid(CvSVM::P),
    nuGrid,
    coeffGrid,
    degreeGrid);

用上面的代码的就可以自动训练优化出参数了，最后想查看优化后的参数值可以使用CvSVMParams params_re = regressor.get_params()函数来获得各优化后的参数值。

 

 

CvSVMParams params_re = regressor.get_params();
  regressor.save("training_srv.xml");
  float C = params_re.C;
  float P = params_re.p;
  float gamma = params_re.gamma;
  printf("\nParms: C = %f, P = %f,gamma = %f \n",C,P,gamma);

不过根据我的测试发现如下错误：
OpenCV Error: Assertion failed (sv_count != 0) in do_train, file /home/.../opencv-2.4.9/modules/ml/src/svm.cpp, line 1346

 

该问题在stack overflow中有人提出，不过没有解决方案。

我修改了一下

 

CvParamGrid CvParamGrid_C(pow(2.0,-5), pow(2.0,15), pow(2.0,2));
CvParamGrid CvParamGrid_gamma(pow(2.0,-15), pow(2.0,3), pow(2.0,2));
if (!CvParamGrid_C.check() || !CvParamGrid_gamma.check())
    cout<<"The grid is NOT VALID."<<endl;
CvSVMParams paramz;
paramz.kernel_type = CvSVM::RBF;
paramz.svm_type = CvSVM::C_SVC;
paramz.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER,100,0.000001);
svm.train_auto(trainingData, labels, Mat(), Mat(), paramz,10, CvParamGrid_C, CvParamGrid_gamma, CvSVM::get_default_grid(CvSVM::P), CvSVM::get_default_grid(CvSVM::NU), CvSVM::get_default_grid(CvSVM::COEF), CvSVM::get_default_grid(CvSVM::DEGREE), true);
paramz = svm.get_params();
cout<<"gamma:"<<paramz.gamma<<endl;
cout<<"C:"<<paramz.C<<endl;

大家不妨尝试一下。