R 和 WEKA 上的支持向量机

Question

我的数据使用 e1071 包中的 R 上的 svm 生成了奇怪的结果，因此我尝试检查 R svm 是否可以生成与 WEKA（或 python）相同的结果，因为我过去一直在使用 WEKA。

我用谷歌搜索了这个问题，发现一个与我有完全相同的困惑但没有答案的问题。 This is the question.

所以我希望我能在这里得到答案。

为了让事情变得更简单，我还使用了 iris 数据集，并使用整个 iris 数据训练了一个模型（WEKA 中的 SMO，以及来自 R 包 e1071 的 svm），并对其自身进行测试。

WEKA 参数：

weka.classifiers.functions.SMO -C 1.0 -L 0.001 -P 1.0E-12 -N 0 -V 10 -W 1 -K "weka.classifiers.functions.supportVector.RBFKernel -G 0.01 -C 250007"

除默认外，我将内核更改为 RBFKernel 以使其与 R 功能一致。

结果是：

  a  b  c   <-- classified as
 50  0  0 |  a = Iris-setosa
  0 46  4 |  b = Iris-versicolor
  0  7 43 |  c = Iris-virginica

R 脚本：

library(e1071)
model <- svm(iris[,-5], iris[,5], kernel="radial", epsilon=1.0E-12)
res <- predict(model, iris[,-5])
table(pred = res, true = iris[,ncol(iris)]) 

结果是：

            true
pred         setosa versicolor virginica
  setosa         50          0         0
  versicolor      0         48         2
  virginica       0          2        48

我不是机器学习的人，所以我猜测这两种方法的默认参数非常不同。例如，e1071 的默认值为 0.01 epsilon，而 WEKA 的默认值为 1.0E-12。我试图通读手册，想让所有参数都相同，但很多参数似乎无法与我相提并论。

谢谢。

Answer 1

SMO的RWeka参数参考http://weka.sourceforge.net/doc.dev/weka/classifiers/functions/SMO.html，使用?svm查找e1071 svm实现的对应参数。

根据 ?svm，R e1071 svm 是 libsvm 的接口，似乎使用标准 QP 求解器。

对于具有 k 个级别，k>2 的多类分类，libsvm 使用 “一对一”方法，其中 k(k-1)/2 二元分类器是 受过训练；适当的类是通过投票方案找到的。 libsvm 内部使用稀疏数据表示，这也是 SparseM 包的高级支持。

相反，RWeka 中的 SMO

实现 John C. Platt 的顺序最小优化算法 用于使用多项式或 RBF 训练支持向量分类器 内核。使用pairwise解决多类问题 分类。

所以，这两种实现大体上是不同的（所以结果可能会有些不同）。仍然如果我们选择相同的对应超参数，混淆矩阵几乎相同：

library(RWeka)
model.smo <- SMO(Species ~ ., data = iris,
control = Weka_control(K = list("RBFKernel", G=2), C=1.0, L=0.001, P=1.0E-12, N=0, V=10, W=1234))
res.smo <- predict(model.smo, iris[,-5])
table(pred = res.smo, true = iris[,ncol(iris)]) 

             true
pred         setosa versicolor virginica
  setosa         50          0         0
  versicolor      0         47         1
  virginica       0          3        49

library(e1071)
set.seed(1234)
model.svm <- svm(iris[,-5], iris[,5], kernel="radial", cost=1.0, tolerance=0.001, epsilon=1.0E-12, scale=TRUE, cross=10)
res.svm <- predict(model.svm, iris[,-5])
table(pred = res.svm, true = iris[,ncol(iris)])  

           true
pred         setosa versicolor virginica
  setosa         50          0         0
  versicolor      0         49         1
  virginica       0          1        49

另请参阅：[https://stats.stackexchange.com/questions/130293/svm-and-smo-main-differences][1] 和此 [https://www.quora.com/Whats-the-difference-between-LibSVM-and-LibLinear][1]