遇到和错误：尝试使用带有 LibSVM 的预计算内核时出现“错误的输入格式：sample_serial_number 超出范围”

Posted 2023-03-12

【中文标题】遇到和错误：尝试使用带有 LibSVM 的预计算内核时出现“错误的输入格式：sample_serial_number 超出范围”

【英文标题】：Encountering and error: "Wrong input format: sample_serial_number out of range" when trying to use a precomputed kernel with LibSVM

【发布时间】：2013-08-23 03:57:37

【问题描述】：

我正在尝试使用带有 LibSVM 3.17（Java 版本）的预计算内核，但在 svm_train 类的 read_problem() 方法中遇到错误，指出：“输入格式错误：sample_serial_number out of range”。

我使用线性内核开始，即取两个向量的点积。我使用的数据已使用 [-1,1] 范围内的 svm_scale 进行了缩放。在保存我的预计算内核时，我为我的第一列保存了行的 ID（这实际上是行的唯一标识符），为后续列保存了矩阵的内容。我生成的矩阵是对称的，我在下面包含了文件内容的前几个条目以供您评估：

1   0:10.3098007199 1:9.691388073999995 2:8.269529587900001 3:10.836359234799996
2   0:9.691388073999995 1:10.441238090599997    2:7.5937360488  3:9.193978496500002
3   0:8.269529587900001 1:7.5937360488  2:8.1263441462  3:9.8885507424
4   0:10.836359234799996    1:9.193978496500002 2:9.8885507424  3:13.705259598099996    

当值发生时错误本身发生：

    48:0.015231278900000159 

在我预先计算的内核文件中遇到（恰好在第一行）。出现错误是因为上面的值未通过以下测试：

if ((int)prob.x[i][0].value <= 0 || (int)prob.x[i][0].value > max_index)

其中 prob.x[i][0].value = 0.015231278900000159 在 svm_train 中的 read_problem() 中。

我对如何进行此操作有点困惑。我想知道我是否以正确的文件格式保存了数据？我已经阅读了 LibSVM 中的 README，并且我认为我做的一切都是正确的（但显然不是）！我还查看了已经给出的其他答案，例如：

Libsvm precomputed kernels 和 Precomputed Kernels with LibSVM in Python

但不幸的是，我在其中看不到答案。

最后一点：当我在 [0,1] 范围内缩放数据时，并没有发生上述错误（因为矩阵中的所有值现在 >= 1）但我不明白为什么矩阵中的负值似乎首先引起了问题。

我们将不胜感激提供的任何帮助/见解。

【参考方案1】：

我又仔细阅读了 John Robertson 在下面的帖子解决了这个问题：

Precomputed Kernels with LibSVM in Python

【参考方案2】：

我收到了同样的消息，结果证明为训练指定的参数范围无效。例如，在我的情况下，我试图输入“-t 4”，而 t 标志选项仅为 (0,1,2,3)。