沒想到「碼上會」還會有第二集，標題有點聳動，但在這裡的「動態資料」指的是從資料庫load 出資料(一般libSVM都是標準格式的讀檔案來分析)。此外這篇還涉及處理一個文字探勘(Text Mining)中重要問題 ─ 資料分散(Sparse data)。由於網路上沒有其他實作，所以我想使用以下講解的程式碼，可以讓你加快libSVM的分析效能，也可以提升不少工作效率(不用再輸出多個檔案就能交叉測試)。
▲將libSVM嵌入你的java程式，從資料庫中撈出資料直接訓練
libSVM簡介
這是台大林智仁老師所開發的SVM工具，應該是世界上最好用且最主流的SVM，許多國內外的研究都透過他完成的。其實SVM之所以會成為主流，是因為它的效率較高，而且結果也不錯，甚至有學者認為SVM可以取代類神經網路(林國峰等，2009)。沿襲「碼上會」的精簡風格，廢話就不多說，想更了解這套工具可以參考以下連結：
- libSVM官網：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ (包含多種程式語言工具下載)
- libSVM中文版簡易入門：http://ntu.csie.org/~piaip/svm/svm_tutorial.html (其實講得還算詳細)
大概就這樣吧，想要知道怎麼在Java 中使用，其實可以直接看這篇XD
讓Java 能使用libSVM
為了讓Java 能使用libSVM，必須先下載libSVM的.jar。你可以到官網的這裡下載，也可以點這個連結下載.zip檔案，並解壓縮。解壓縮之後會成為一個資料夾(名稱如libsvm-3.0)，你可以瀏覽到裡面的Java 資料夾，就可以找到libsvm.jar。
讓Java能使用libSVM.jar的方法，可以參考上一集中「來吧！我們來斷詞」的第二張圖，將專案的程式庫「新增外部JAR」，瀏覽到libsvm.jar即可。若在建置專案的時候忘記新增，也可以在Eclipse(我假設你用Eclipse啦，因為我現在用Eclipse開發)左側欄中專案名稱上按右鍵，選擇內容，也可以到達設定的對話視窗。
144行Java 程式「碼上會」
好，以下我假設你會用Eclipse建置專案，並且會新增JAR，並新增一個Class。這裡假設我們的Class叫做「libSVMDemo」。建立好類別後，我們先把可能會用到的參考都先import進程式，如下：
import java.io.IOException;
import java.sql.*;
import java.util.Vector;
import libsvm.*;
由於我們會使用到資料庫，所以要import sql.*;；此外也一定要用到libsvm.*啦！接著，我們要在public class libSVMDemo中插入三個全域變數：
svm_parameter _param;
svm_problem _prob;
String _model_file;
其中，
- svm_parameter：SVM的參數
- svm_problem：之後會儲存要被分析的資料
- _model_file：model檔案的路徑
loadData()：將資料庫的資料轉換成SVM可以解決的問題
這裡我們使用SQLite作為demo的資料庫，其實在Java中，只需使用SqliteJDBC就可以直接增刪改查資料庫，為了順利進行，你可以在這裡下載JDBC的.jar，並請記得如法炮製將該.jar加入專案中(不用import，只要加入專案路徑即可)。如果想要檢視資料，可以使用免安裝的SQLite Administrator。簡述一下本範例中的訓練資料：共5000筆，使用3000個維度，但是每筆只使用兩個維度，而且可能維度還相同(非常的分散)。
這隻程式先讀取資料庫的資料，將讀出之資料轉換成SVM可以解決的問題。由於SVM分成訓練(Training)階段與測試(Testing)階段，通常拿大部分的資料(前4700筆)作訓練，再拿其他沒被訓練過的(後300筆)作測試，了解SVM的效能，因此程式一開始使用參數「is_training」判斷是哪個階段，撈出不同的資料。我們來看程式：
protected void loadData(boolean is_training){
String limit;
if(is_training){ //訓練階段
System.out.print("Loading training data...");
limit = " WHERE id <= 4700";
}else{ //測試階段
System.out.print("Loading testing data...");
limit = " WHERE id > 4700";
}
int max_index = 0; //紀錄資料中最大的維度(用來產生gamma參數)
_prob = new svm_problem();
Vector vy = new Vector();
Vector vx = new Vector();
try{
Class.forName("org.sqlite.JDBC"); //連接資料庫
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlite:sparseData.s3db");
Statement stat = conn.createStatement();
ResultSet rs = stat.executeQuery("SELECT * FROM data"+limit);
while (rs.next()) {
vy.addElement(rs.getDouble("label")); //labal為資料的標籤，為-1或+1
//SVM通常就是解決是好(+1)或壞(-1)的問題
int rdk1 = rs.getInt("rdk1"), rdk2 = rs.getInt("rdk2");
//讀取兩個維度的資料，這裡只有「有這個維度(true)」與「沒有這個維度(false)」
//因此兩個欄位只填寫維度的index，例如填寫30，就代表第30維有資料
//假設rdk1=30，rdk2=2789，則這個node只有這兩個維的值是true，
//其他2998維(比如第31, 32...維)的值都是false
if(rdk1 == rdk2){ //兩個維度的index相等，只放一個
svm_node[] x = new svm_node[1];
x[0] = new svm_node();
x[0].index = rdk1;
x[0].value = 1;
max_index = Math.max(max_index, rdk1);
vx.addElement(x);
}else{
if(rdk2 < rdk1){ //如果第二個index比第一個小，交換
rdk1 = rdk2;
rdk2 = rs.getInt("rdk1");
}
svm_node[] x = new svm_node[2]; //建立SVM node的陣列
x[0] = new svm_node();
x[0].index = rdk1; //維度的index例如30
x[0].value = 1; //有值，為true
x[1] = new svm_node();
x[1].index = rdk2; //維度的index例如2789
x[1].value = 1;
max_index = Math.max(max_index, rdk2); //記下目前用到最大的維度
vx.addElement(x); //儲存SVM node的陣列
}
}
rs.close();
conn.close();
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
if(max_index > 0) _param.gamma = 1.0/max_index; // 1/num_features
_prob.l = vy.size(); //svm node的數量
_prob.x = new svm_node[_prob.l][];
for(int i=0;i<_prob.l;i++) _prob.x[i] = vx.elementAt(i); //儲存每個node的向量
_prob.y = new double[_prob.l];
for(int i=0;i<_prob.l;i++) _prob.y[i] = vy.elementAt(i); //儲存每個node的label
System.out.println("Done!!");
} 這邊有兩件事需要非常非常鄭重強調：
- 由於資料非常分散，所以我們只儲存「有值」的維度，沒有值得維度連new都沒有。根據筆者的經驗，若參考這篇SVM範例的方式建立SVM node，當資料維度一大，系統記憶體非常容易爆掉，出現java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space的例外，就算增加配置給JVM的記憶起，只是跑久一點才爆，會更遺憾XD
- 第二件事是，你會發現我在存入node之前有先對維度比大小，再由小到大插入。這嚴重關係到SVM預測的準確度。如果沒有由小到大插入，SVM一樣會動，但是準確率大概會降低個一半，這點是我測試超久之後才發現的嘔心瀝血之言。
好了，到這裡你已經會把資料庫的資料轉換為SVM的問題，接著的步驟都簡單到不行了！
training()：對SVM問題進行訓練
當資料轉換為SVM問題後，我們只需要簡單的幾個步驟就可以將SVM問題訓練成SVM model，請看程式：
protected void training(){
loadData(true); //這邊呼叫loadData()，使用true參數是因為在training階段
//透過loadData，將資料庫的資料儲存在全域變數_prob裡面
System.out.print("Training...");
_model_file = "svm_model.txt"; //指定SVM model儲存的檔案名稱
try{
svm_model model = svm.svm_train(_prob, _param); //訓練SVM model
System.out.println("Done!!");
svm.svm_save_model(_model_file, model); //將訓練結果寫入檔案
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}到這裡已經建立預測的model了，你是否覺得你的智商被汙辱了呢？
testing()：對剩下的資料進行測試
當訓練完之後，我們必須對其他資料進行測試，看看這個model預測的準確率。請看以下程式：
protected void testing(){
loadData(false); //讀取剩下的300分資料，轉換成SVM問題(存在_prob裡)
svm_model model;
int correct = 0, total = 0;
try {
model = svm.svm_load_model(_model_file); //載入model
for(int i=0;i<_prob.l;i++){ //對problem 裡的每個SVM node
double v;
svm_node[] x = _prob.x[i]; //取出svm node
v = svm.svm_predict(model, x); //把node餵給預測器
//這時預測器會依照model與node內的向量資訊，產生預測的數值(-1或1)
total++;
if(v == _prob.y[i]) correct++; //如果跟正確答案一樣，則正確數加一
}
double accuracy = (double)correct/total*100;
System.out.println("Accuracy = "+accuracy+"% ("+correct+"/"+total+")");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}到這裡，其實SVM的部分已經搞定了，你應該已經躍躍欲試的想拿來預測了吧(?)，不過還請看完...
libSVMDemo()建構子：產生參數與呼叫訓練/測試方法
直接看程式吧：
libSVMdemo(){
// default values
_param = new svm_parameter();
_param.svm_type = svm_parameter.C_SVC;
_param.kernel_type = svm_parameter.LINEAR;
_param.degree = 3;
_param.gamma = 0; // 1/num_features
_param.coef0 = 0;
_param.nu = 0.5;
_param.cache_size = 100;
_param.C = 1;
_param.eps = 1e-3;
_param.p = 0.1;
_param.shrinking = 1;
_param.probability = 0;
_param.nr_weight = 0;
_param.weight_label = new int[0];
_param.weight = new double[0];
training();
testing();
}雖然這部分簡單到爆炸，但是我還是要囉嗦兩句：
- 要注意的是kernel_type參數，這個跟預測的準確率有極高的相關性，一般一分為二我們會使用Linear的Kernel
- 另外一個可以試的參數是C，在這裡是1，可以把他往下調，看看結果準確率是否有提高。
附件下載：libSVMdemo.zip (解開為Eclipse專案資料夾，裡面包含資料庫、該有的jar)
結語
跟上集「碼上會」一樣，這篇也只是協助你快速上手libSVM，並簡單介紹幾個我遇到的問題的解決方法，希望對未來研究的後輩能有所貢獻。對你有幫助或有任何問題指教，也請不吝惜告知，謝謝！
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