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Algorithm::LibLinear Tutorial

About this article

This article is meant to be an introduction guide of Algorithm::LibLinear, a Perl binding to the famous LIBLINEAR machine learning toolkit.

I've once written an article titled "Algorithm::LibLinear の紹介" ("Introduction to Algorithm::LibLinear,") in Japanese. Today, although some part of the article is outdated, Blogger's access analytics reported me that the article is still popular, and fairly large number of visitors are from English-speaking country. Thus I guessed I should prepare an updated tutorial in English.

Notice that what I try to describe here is library usage, not a machine learning methodology. If you are new to machine learning, I recommend to read a practical guide by Chih-Wei Hsu, et al and try LIBSVM/LIBLINEAR using CLI commands at first.

As you might see my English skill is not so great. Please don't hesitate to point/correct unclear part of this article and help me to fix it.


Algorithm::LibLinear is an XS library. So a compiler is needed for compiling C/C++ dependencies.

Nov 2, 2015 at present, the latest version of Algorithm::LibLinear is v0.16 (based on LIBLINEAR 2.1) and available on CPAN. You can install the library using cpan or cpanm command (since dependencies to be compiled are bundled in the distribution, no additional instruction should be required ):

cpanm Algorithm::LibLinear

Class overview

You should consider only 4 main classes:

  • Algorithm::LibLinear - Trainer class. Holds training setting and generates trained model.
  • Algorithm::LibLinear::DataSet - Dataset.
  • Algorithm::LibLinear::FeatureScaling - Utility class for scaling feature range.
  • Algorithm::LibLinear::Model - Trained classifier (classification) / Estimated function (regression.)

Note that all the classes are immutable. Once created there's no method to modify it.

Executing training

On training, first you prepare a training dataset as Algorithm::LibLinear::DataSet and regulate it using Algorithm::LibLinear::FeatureScaling object:

use Algorithm::LibLinaer;  # This also loads Algorithm::LibLinear::{DataSet,Model} for convinence.
use Algorithm::LibLinear::FeatureScaling;  # FeatureScaling class is sometimes unused. So load it manually when you use.

# |A::LL::DataSet#load| loads LIBSVM format data from string/file.
my $data_set = Algorithm::LibLinear::DataSet->load(string => <<EOS);
+1 1:0.708333 2:1 3:1 4:-0.320755 5:-0.105023 6:-1 7:1 8:-0.419847 9:-1 10:-0.225806 12:1 13:-1 
-1 1:0.583333 2:-1 3:0.333333 4:-0.603774 5:1 6:-1 7:1 8:0.358779 9:-1 10:-0.483871 12:-1 13:1 
+1 1:0.166667 2:1 3:-0.333333 4:-0.433962 5:-0.383562 6:-1 7:-1 8:0.0687023 9:-1 10:-0.903226 11:-1 12:-1 13:1 
-1 1:0.458333 2:1 3:1 4:-0.358491 5:-0.374429 6:-1 7:-1 8:-0.480916 9:1 10:-0.935484 12:-0.333333 13:1 

# Scale all the data for ensuring each value is within {-1, +1}.
my $scaler = Algorithm::LibLinear::FeatureScaling->new(
   data_set => $data_set,
   lower_bound => -1,
   upper_bound => +1,
# Save scaling parameter for scaling test data later.
$scaler->save(filename => '/path/to/scaling_parameter_file');

# Since A::LL::DataSet is immutable, |scale| method creates a new scaled instance.
$data_set = $scaler->scale(data_set => $data_set);

Historical note: As of v0.08, Algorithm::LibLinear::ScalingParameter was provided instead of Algorithm::LibLinear::FeatureScaling class. It was removed from v0.09+ due to its complex interface.

Then you set up an Algorithm::LibLinear instance with training parameter:

my $learner = Algorithm::LibLinear->new(
    # |solver| determines learning algorithm and type of trained object ("SVC" is for SVM classification).
    solver => 'L2R_L2LOSS_SVC_DUAL',
    # Training parameters are problem-dependent.
    cost => 1,
    epsilon => 0.01,

At last, you give the dataset to the trainer then take a trained Algorithm::LibLinear::Model object:

# This process may take several minutes (depends on dataset size.)
my $model = $learner->train(data_set => $data_set);

# Save the model for later use.
$model->save(filename => '/path/to/model_file');

After that, trainer and dataset are no longer required. So you can undef them for increasing free memory.

Using trained model

Now you have a trained classifier model. You can predict a class label which a given feature to belong:

my %unknown_feature = (
    1 => 0.875,
    2 => -1,
    3 => -0.333333,
    4 => -0.509434,
    5 => -0.347032,
    6 => -1,
    7 => 1,
    8 => -0.236641,
    9 => 1,
    10 => -0.935484,
    11 => -1,
    12 => -0.333333,
    13 => -1,
my $scaled_feature = $scaler->scale(feature => \%unknown_feature);
my $class_label = $model->predict(feature => $scaled_feature);

Features are represented as HashRefs which having integer (> 0) keys, as same as training dataset. Note that feature scaling with same parameter as training is important.

Before you go

Git repository is on GitHub. Please report any issues / send patches to there, not to CPAN RT (I rarely watch it).

For more detail on API, refer perldoc Algorithm::LibLinear. And LIBLINEAR's README file which describes equivalent C API might be help.



C の時間操作関数は tm 構造体の BSD 拡張を無視するという話

久しぶりに C++ (as better C) で真面目なプログラムを書いていて引っかかったので備忘録。 「拡張なんだから標準関数の挙動に影響するわけねえだろ」という常識人は読む必要はない。 要旨 time_t の表現は環境依存 サポートしている時刻は UTC とプロセスグローバルなシステム時刻 (local time) のみで、任意のタイムゾーン間の時刻変換を行う標準的な方法はない BSD / GNU libc は tm 構造体にタイムゾーン情報を含むが、tm -> time_t の変換 ( timegm / mktime ) においてその情報は無視される 事前知識 C 標準ライブラリにおいて時刻の操作に関係するものは time.h (C++ では ctime) ヘッダに定義されている。ここで時刻を表現するデータ型は2つある: time_t と tm である。time_t が第一義的な型であり、それを人間が扱い易いように分解した副次的な構造体が tm という関係になっている。なので標準ライブラリには現在時刻を time_t として取得する関数 ( time_t time(time_t *) ) が先ずあり、そこから time_t と tm を相互に変換する関数が定義されている。 ここで time_t の定義は処理系依存である。C / C++ 標準はそれが算術型であることを求めているのみで (C11 からは実数型に厳格化された)、その実体は任意である。POSIX においては UNIX epoch (1970-01-01T00:00:00Z) からのうるう秒を除いた経過秒数であることが保証されており Linux や BSD の子孫も同様だが、この事実に依存するのは移植性のある方法ではない。 一方で tm は構造体であり、最低限必要なデータメンバが規定されている: int tm_year : 1900 年からの年数 int tm_mon : 月 (0-based; 即ち [0, 11]) int tm_mday : 月初からの日数 (1-based) int tm_hour : 時 (Military clock; 即ち [0, 23]) int tm_min : 分 int tm_sec : 秒 (うるう秒を含み得るので [0

開発環境の構築に asdf が便利なので anyenv から移行した

プロジェクト毎に異なるバージョンの言語処理系やツールを管理するために、pyenv や nodenv など *env の利用はほとんど必須となっている。 これらはほとんど一貫したコマンド体系を提供しており、同じ要領で様々な環境構築ができる非常に便利なソフトウェアだが、それを使うことで別の問題が出てくる: *env 自身の管理である。 無数の *env をインストールし、シェルを設定し、場合によりプラグインを導入し、アップデートに追従するのは非常に面倒な作業だ。 幸いなことにこれをワンストップで解決してくれるソリューションとして anyenv がある。これは各種 *env のパッケージマネージャというべきもので、一度 anyenv をインストールすれば複数の *env を簡単にインストールして利用できる。さらに anyenv-update プラグインを導入すればアップデートまでコマンド一発で完了する。素晴らしい。 そういうわけでもう長いこと anyenv を使ってきた。それで十分だった。 ——のだが、 ここにもう一つ、対抗馬となるツールがある。 asdf である。anyenv に対する asdf の優位性は大きく2つある: 一貫性と多様性だ。 一貫性 “Manage multiple runtime versions with a single CLI tool” という触れ込み通り、asdf は様々な言語やツールの管理について一貫したインタフェースを提供している。対して anyenv は *env をインストールするのみで、各 *env はそれぞれ個別のインタフェースを持っている。 基本的なコマンド体系は元祖である rbenv から大きく外れないにしても、例えば jenv のように単体で処理系を導入する機能を持たないものもある。それらの差異はユーザが把握し対応する必要がある。 多様性 asdf はプラグインシステムを持っている。というより asdf 本体はインタフェースを規定するだけで、環境構築の実務はすべてプラグイン任せである。 そのプラグインの数は本稿を書いている時点でおよそ 300 を数える。これは言語処理系ばかりでなく jq などのユーティリティや MySQL のようなミドルウェアも含むが、いずれにしても膨大なツールが asdf を使えば

BuckleScript が ReScript に改称し独自言語を導入した

Via: BuckleScript Good and Bad News - Psellos OCaml / ReasonML 文法と標準ライブラリを採用した JavaScript トランスパイラである BuckleScript が ReScript に改称した。 公式サイトによると改称の理由は、 Unifying the tools in one coherent platform and core team allows us to build features that wouldn’t be possible in the original BuckleScript + Reason setup. (単一のプラットフォームとコアチームにツールを統合することで従来の BuckleScript + Reason 体制では不可能であった機能開発が可能になる) とのこと。要は Facebook が主導する外部プロジェクトである ReasonML に依存せずに開発を進めていくためにフォークするという話で、Chromium のレンダリングエンジンが Apple の WebKit から Google 主導の Blink に切り替わったのと似た動機である (プログラミング言語の分野でも Object Pascal が Pascal を逸脱して Delphi Language になったとか PLT Scheme (の第一言語) が RnRS とは別路線に舵を切って Racket になったとか、割とよくある話である。) 公式ブログの Q&A によると OCaml / ReasonML 文法のサポートは継続され、既存の BuckleScript プロジェクトは問題なくビルドできるとのこと。ただし現時点で公式ドキュメントは ReScript 文法のみに言及しているなど、サポート水準のティアを分けて ReScript 文法を優遇することで移行を推進していく方針である。 上流である OCaml の更新は取り込み、AST の互換性も維持される。将来 ReScript から言語機能が削除されることは有り得るが、OCaml / ReasonML からは今日の BuckleScript が提供する機能すべてにアクセスできる。 現時点における ReScript の

Perl のサブルーチンシグネチャ早見表

Perl のサブルーチン引数といえば実引数への参照を保持する特殊配列 @_ を手続き的に分解するのが長らくの伝統だった。これはシェルの特殊変数 $@ に由来する意味論で、おそらく JavaScript の arguments 変数にも影響を与えている。 すべての Perl サブルーチンはプロトタイプ宣言がない限りリスト演算子なので、この流儀は一種合理的でもあるのだが、実用的にそれで良いかというとまったくそうではないという問題があった; 結局大多数のサブルーチンは定数個の引数を取るので、それを参照する形式的パラメータが宣言できる方が都合が良いのである。 そういうわけで実験的に導入されたサブルーチンシグネチャ機能により形式的パラメータが宣言できるようになったのは Perl 5.20 からである。その後 Perl 5.28 において出現位置がサブルーチン属性の後に移動したことを除けば Perl 5.34 リリース前夜の今まで基本的に変わっておらず、未だに実験的機能のままである。 おまじない シグネチャは前方互換性を持たない (構文的にプロトタイプと衝突している) 実験的機能なのでデフォルトでは無効になっている。 そのため明示的にプラグマで利用を宣言しなければならない: use feature qw/signatures/; no warnings qw/experimental::signatures/; どの途みんな say 関数のために使うので feature プラグマは問題ないだろう。実験的機能を断りなしに使うと怒られるので、 no warnings で確信犯であることをアピールする必要がある。 これでプラグマのスコープにおいてサブルーチンシグネチャ (と :prototype 属性; 後述) が利用可能になり、 従来のプロトタイプ構文が無効になる。 使い方 対訳を載せておく。シグネチャの方は実行時に引数チェックを行うので厳密には等価でないことに注意: # Old School use feature qw/signatures/ 1 sub f { my ($x) = @_; ... } sub f($x) { ... } 2 sub f { my ($x, undef, $y) = @_

js_of_ocaml の使い方

js_of_ocaml (jsoo) は Ocsigen が提供しているコンパイラである。その名の通り OCaml バイトコードから JavaScript コードを生成する。 これを使うことで OCaml で書いたプログラムを Web ブラウザや node.js で実行することができる。 インストール 単に OPAM を使えば良い: $ opam install js_of_ocaml js_of_ocaml-ocamlbuild js_of_ocaml-ppx バージョン 3.0 から OPAM パッケージが分割されたので、必要なライブラリやプリプロセッサは個別にインストールする必要がある。 とりあえず使うだけなら js_of_ocaml と js_of_ocaml-ppx の二つで十分。後述するように OCamlBuild でアプリケーションをビルドするなら js_of_ocaml-ocamlbuild も入れると良い。 これで js_of_ocaml コマンドがインストールされ、OCamlFind に js_of_ocaml 及びサブパッケージが登録される。 コンパイルの仕方 以下ソースファイル名は app.ml とし、ワーキングディレクトリにあるものとする。 手動でやる場合 一番安直な方法は、直接 js_of_ocaml コマンドを実行することである: $ # バイトコードにコンパイルする。js_of_ocaml.ppx は JavaScript オブジェクトの作成や操作の構文糖衣を使う場合に必要 $ ocamlfind ocamlc -package js_of_ocaml,js_of_ocaml.ppx -linkpkg -o app.byte app.ml $ # 得られたバイトコードを JavaScript にコンパイルする $ js_of_ocaml -o app.js app.byte OCamlBuild を使う場合 OCamlBuild を使う場合、.js 用のビルドルールを定義したディスパッチャが付属しているので myocamlbuild.ml でこれを使う: let () = Ocamlbuild_plugin . dispatch Ocamlbuild_js_of_ocaml . dispatcher $ # app.ml ->