我們在“LibSVM學習（一）”中，講到libSVM有一個tools資料夾，裡面包含有四個python檔案，是用來對引數優選的。其中，常用到的是easy.py和grid.py兩個檔案。其實，網上也有相應的說明，但很不繫統，下面結合本人的經驗，對使用方法做個說明。

       這兩個檔案都要用python（可以在上下載到，需要安裝）和繪圖工具gnuplot（可以在上下載，不需要安裝）。假設python安裝在d:/libsvm/tools/python26下，而gnuplot解壓到d:/libsvm/tools/gnuplot，libsvm放在了d:/libsvm/program中（這時easy.py和grid.py檔案的目錄為d:/libsvm/program/tools）。另外，需要注意的是版本，我的是

1. grid.py使用方法

 檔案grid.py是對C-SVC的引數c和γ做優選的，原理也是網格遍歷，假設我們要對目錄d:/libsvm/program/tools下的樣本檔案heart_scale做優選，其具體用法為：

       第一步：開啟d:/libsvm/program下的tools資料夾，找到grid.py檔案。用python開啟（不能雙擊，而要右鍵選擇“Edit with IDLE”），修改svmtrain_exe和gnuplot_exe的路徑。

                              svmtrain_exe = r"D:/libSVM/program/svm-train.exe"

                              gnuplot_exe = r"D:/libSVM/gnuplot/pgnuplot.exe"

       （這裡面有一個是對非win32的，可以不用改，只改# example for windows下的就可以了）

      第二步：執行cmd，進入dos環境，定位到d:/libsvm/program/tools資料夾，這裡是放置grid.py的地方。怎麼定位可以參看第一節。

      第三步：輸入以下命令：

                                          d:/libsvm/python26/python grid.py heart_scale

       你就會看到dos視窗中飛速亂串的[local]資料，以及一個gnuplot的動態繪圖視窗。大約過10秒鐘，就會停止。Dos視窗中的[local]資料時區域性最優值，這個不用管，直接看最後一行：

                                          2048.0 0.0001220703125 84.0741

       其意義表示：C = 2048.0；γ=0.0001220703125（γ是哪個引數？參看LibSVM學習（三）中svmtrain的引數說明）；交叉驗證精度CV Rate = 84.0741%，這就是最優結果。

      第四步：開啟目錄d:/libsvm/program/tools，我們可以看到新生成了兩個檔案：heart_scale.out和heart_scale.png，第一個檔案就是搜尋過程中的[local]和最優資料，第二檔案就是gnuplot影象。

       現在，grid.py已經執行完了，你可以把最優引數輸入到svmtrain中進行訓練了。當然了，你在當中某一步很可能出現問題，不過不要緊，我也不是一下子成功的，摸索了半天才成功。下面就需要注意的問題說明一下：

        1）grid.py和svm-train的版本要統一，也就是說你不能用2.6的grid.py去呼叫2.89的svm-train。

        2）你的目錄中如果有空格，比如d:/program files/ libsvm/...，那麼無論是在第一步還是第二步，請把目錄改成d:/progra~1/ libsvm/...

        3) 第三步的命令問題。首先要看你定位到哪個目錄，那麼其下的檔案就不需要帶路徑，否則就要帶。像我們上面的命令，我當前的目錄是d:/libsvm/program/tools，那麼其下的easy.py和heart_scale檔案就不需要加路徑，而python.exe是在d:/libsvm/python26/下，因此不在當前目錄下，所以要加路徑。比如，當我首先用dos定位到d:/libsvm/python26時，其命令就可以改成：

                     python  d:/libsvm/program/tools/grid.py  d:/libsvm/program/tools/heart_scale

       總起來說，命令為python 目標檔案 樣本檔案，其原則是要讓系統找得到檔案。假如系統提示你“不是內部或外部命令”，說明你python的路徑錯誤，而如果是‘not found file’的提示，很可能是其他兩個檔案路徑錯誤。

        4）假如，你仍舊出現問題，那麼請換一下python或者gnuplot的版本，目前python最新版本是3.1，但是好像會出問題，老一點的版本2.4或2.5的相容性會更好。

2. easy.py使用方法

    檔案easy.py對樣本檔案做了“一條龍服務”，從引數優選，到檔案預測。因此，其對grid.py、svm-train、svm-scale和svm-predict都進行了呼叫（當然還有必須的python和gnuplot）。因此，執行easy.py需要保證這些檔案的路徑都要正確。當然還需要樣本檔案和預測檔案，這裡樣本檔案還是用heart_scale，預測檔案我們複製一份然後改名heart_test，下面說一下使用方法：

    第一步：開啟easy.py，修改# example for windows下的幾個路徑：  

   第二步：執行cmd，進入dos環境，定位到放置easy.py的目錄d:/libsvm/program/tools。

   第三步：輸入命令：

                    d:/libsvm/python26/python easy.py heart_scale heat_test

           你就會看到一個gnuplot的動態繪圖視窗。大約20s以後停止，dos視窗顯示為：

                                   Scaling training data...

                                   Cross validation...

                                   Best c=2048.0, g=0.0001220703125 CV rate=84.0741

                                   Training...

                                   Output model: heart_scale.model

                                   Scaling testing data...

                                   Testing...

                                   Accuracy = 85.1852% (230/270) (classification)

                                   Output prediction: heart_test.predict

    這就是最終預測結果，可以看到第三行就是呼叫grid.py的結果。在d:/libsvm/program/tools下你會看到又多了7個檔案，都是以前我們碰到的過程檔案，都可以用記事本開啟。

3. 常見的問題解析：

    1）

            Scaling training data...
              Cross validation...
              Traceback (most recent call last):
              File "easy.py", line 61, in ?
              c,g,rate = map(float,last_line.split())
              ValueError: need more than 0 values to unpack

       [解析] 說明你的grid.py執行出現錯誤，你可以參照第一部分“grid.py使用方法”執行一下就會發現問題。另外，有的說是相對路徑的問題，建議找到easy.py的以下部分：

       cmd = "%s -svmtrain %s -gnuplot %s %s" % (grid_py, svmtrain_exe, gnuplot_exe, scaled_file)
改成
          cmd = "%s %s -svmtrain %s -gnuplot %s %s" % (python_path, grid_py, svmtrain_exe, gnuplot_exe, scaled_file)

     2）

            Traceback (most recent call last)
              File "grid.py", line 349, in ?
              main()
              File "grid.py", line 344, in main
              redraw(db)
              File "grid.py", line 132, in redraw
              gnuplot.write("set term windows/n")
              IOError [Errno 22] Invalid argument
       [解析] 說明你的gnuplot.exe在呼叫過程中出現問題，要麼是你的路徑不對，要麼是你的版本不對，請檢查。

3）

            Traceback (most recent call last): 
              File "C:/Python24/lib/threading.py", line 442, in __bootstrap 
              self.run() 
              File "c:/libsvm/tools/gridregression.py", line 212, in run 
              self.job_queue.put((cexp,gexp,pexp)) 
              File "C:/Python24/lib/Queue.py", line 88, in put 
              self._put(item) 
              File "c:/libsvm/tools/gridregression.py", line 268, in _put 
              self.queue.insert(0,item) 
              AttributeError: 'collections.deque' object has no attribute 'insert

       [解析] 很顯然，你呼叫的是gridregression.py，其是用來做迴歸用的。如果你呼叫easy.py也出現這種問題按照原作者的說法，這裡是因為你的python調用出現錯誤，很可能是版本不對，如果是2.4的版本，請把easy.py中的

      self.queue.insert(0,item)
改成
      if sys.hexversion >= 0x020400A1:
              self.queue.appendleft(item)
       else
              self.queue.insert(0,item)