liblinear实践初步
在相关推荐项目的改版中，对liblinear/fm/xgboost等主流成熟算法模型的训练效果进行了尝试和对比，并在一期改造中选择了liblinear实际上线使用。本文主要从工程应用的角度对liblinear涉及的各模式进行初步介绍，并给出liblinear/fm/xgboost的实际评测结果供参考。 (参考自http://blog.csdn.net/ytbigdata/article/details/52909685)
1.Liblinear说明
考虑到训练效率，本次选用的为多线程并行版liblinear，实际为liblinear-multicore-2.1-4，首先直接给出其train命令所支持的各模式说明，各模式选择不仅与我们使用liblinear工具直接相关，也对我们理解liblinear很有帮助，下面即主要围绕这些模式展开。
ParallelLIBLINEAR is only available for -s0,1,2,3,11 now
Usage:train [options] training_set_file[model_file]
options:
-s type : set typeof solver (default 1)
formulti-class classification (dual对偶的， primal 原始的)
0 -- L2-regularized logisticregression (primal) ---逻辑回归
1 -- L2-regularized L2-losssupport vector classification (dual) ---线性svm
2 -- L2-regularized L2-loss supportvector classification (primal)--与1对应
3-- L2-regularized L1-loss support vector classification (dual)
4-- support vector classification by Crammer and Singer
5-- L1-regularized L2-loss support vector classification
6-- L1-regularized logisticregression
7-- L2-regularized logistic regression (dual)
forregression
11-- L2-regularized L2-loss support vector regression (primal)
12-- L2-regularized L2-loss support vector regression (dual)
13-- L2-regularized L1-loss support vector regression (dual)
1.1liblinear还是libsvm
既然是liblinear相关，不可免俗地会涉及到这个问题，当然其实这是个很大的命题，在此我们截取重点简单介绍。
首先，liblinear和libsvm都是国立台湾大学林智仁（Chih-Jen Lin）老师团队开发的，libsvm早在2000年就已经发布，liblinear则在2007年才发布首个版本。
在原理和实现上存在差别，libsvm是一套完整的svm实现，既包含基础的线性svm，也包含核函数方式的非线性svm；liblinear则是针对线性场景而专门实现和优化的工具包，同时支持线性svm和线性Logistic Regression模型。由于libsvm支持核函数方式实现非线性分类器，理论上，libsvm具有更强的分类能力，应该能够处理更复杂的问题。
但是，libsvm的训练速度是个很大的瓶颈，按一般经验，在样本量过万后，libsvm就比较慢了，样本量再大一个数量级，通常的机器就无法处理了；而liblinear设计初衷就是为了解决大数据量的问题，正因为只需要支持线性分类，liblinear可以采用与libsvm完全不一样的优化算法，在保持线性svm分类时类似效果的同时，大大降低了训练计算复杂度和时间消耗。
同时，在大数据背景下，线性分类和非线性分类效果差别不大，尤其是在特征维度很高而样本有限的情况下，核函数方式有可能会错误地划分类别空间，导致效果反而变差。林智仁老师也给出过很多实际例子证明，人工构造特征+线性模型的方式可以达到甚至超过kernel SVM的表现，同时大大降低训练的时间和消耗的资源。
关于实际时间对比，liblinear作者官方给出了以下数据：对于LIBSVM数据集中某实例"20242个样本/47236个特征"，在保持交叉验证的精度接近的情况下，liblinear仅耗时约3秒，远远小于libsvm的346秒。
% timelibsvm-2.85/svm-train -c 4 -t 0 -e 0.1 -m 800 -v 5rcv1_train.binary
CrossValidation Accuracy = 96.8136%
345.569s
% timeliblinear-1.21/train -c 4 -e 0.1 -v 5rcv1_train.binary
CrossValidation Accuracy = 97.0161%
2.944s
1.2具体solver的选择？线性svm还是logisticregression/L1正则化项还是L2正则化项
liblinear支持多种solver模式，以下直接列举liblinear支持的几种典型solver模式对应的结构风险函数（结构风险函数由损失函数和正则化项/罚项组合而成，实际即为求解结构风险函数最小值的最优化问题），以方便说明和理解。
L2-regularizedL1-loss Support VectorClassification
L2-regularizedL2-loss Support Vector Classification
L1-regularizedL2-loss Support Vector Classification
L2-regularized Logistic Regression
L1-regularized Logistic Regression
Liblinear中同时支持线性svm和logisticregression，两者最大区别即在于损失函数（loss function）不同，损失函数是用来描述预测值f(X)与实际值Y之间差别的非负实值函数，记作L(Y,f(X))，即上述公式中的项。
另一个重要选择是正则化项。正则化项是为了降低模型复杂度，提高泛化能力，避免过拟合而引入的项。当数据维度很高/样本不多的情况下，模型参数很多，模型容易变得很复杂，表面上看虽然极好地通过了所有样本点，但实际却出现了很多过拟合，此时则通过引入L1/L2正则化项来解决。
一般情况下，L1即为1范数，为绝对值之和；L2即为2范数，就是通常意义上的模。L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0，即实现所谓的稀疏，而L2会选择更多的特征，这些特征都会接近于0。
对于solver的选择，作者的建议是：一般情况下推荐使用线性svm，其训练速度快且效果与lr接近；一般情况下推荐使用L2正则化项，L1精度相对低且训练速度也会慢一些，除非想得到一个稀疏的模型（个人注：当特征数量非常大，稀疏模型对于减少在线预测计算量比较有帮助）。
1.3primal还是dual
primal和dual分别对应于原问题和对偶问题的求解，对结果是没有影响的，但是对偶问题可能比较慢。作者有如下建议：对于L2正则-SVM，可以先尝试用dual求解，如果非常慢，则换用primal求解。
网上另一个可参考的建议是：对于样本量不大，但是维度特别高的场景，如文本分类，更适合对偶问题求解；相反，当样本数非常多，而特征维度不高时，如果采用求解对偶问题，则由于Kernel Matrix过大，求解并不方便。反倒是求解原问题更加容易。
1.4训练数据是否要归一化
对于这点，作者是这样建议的：在他们文档分类的应用中，归一化不但能大大减少训练时间，也能使得训练效果更好，因此我们选择对训练数据进行归一化。同时在实践中，归一化使得我们能直接对比各特征的公式权重，直观地看出哪些特征比较重要。
2.liblinear及fm/xgboost实际效果对比记录
本轮改造中，主要实际尝试了liblinear各模式的效果，也同时对业界常用的fm/xgboost进行了对比测试，以下一并列出供参考。
注：由于liblinear尚为单机训练，受内存限制，不能加载全量数据训练，因此后续针对训练数据量多少（1/120->1/4->1/2）也有专门实验；
5,xgboost效果总结
xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是GradientBoosting Machine的一个c++实现，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇。传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，它能够自动利用cpu的多线程进行并行，同时在算法上加以改进提高了精度，在kaggle等数据竞赛平台社区知名度很高。
在测试中，xgboost确实表现出了实力，仅用默认参数配置和1/120小数据量（约200万样本），就达到了0.8406的超出所有liblinear效果的AUC；受时间限制，当前并未直接采用xgboost，后续有同事进一步跟进。
