granicus.if.org Git - liblinear/blob - linear.h

   1 #ifndef _LIBLINEAR_H
   2 #define _LIBLINEAR_H
   3
   4 #define LIBLINEAR_VERSION 241
   5
   6 #ifdef __cplusplus
   7 extern "C" {
   8 #endif
   9
  10 extern int liblinear_version;
  11
  12 struct feature_node
  13 {
  14         int index;
  15         double value;
  16 };
  17
  18 struct problem
  19 {
  20         int l, n;
  21         double *y;
  22         struct feature_node **x;
  23         double bias;            /* < 0 if no bias term */
  24 };
  25
  26 enum { L2R_LR, L2R_L2LOSS_SVC_DUAL, L2R_L2LOSS_SVC, L2R_L1LOSS_SVC_DUAL, MCSVM_CS, L1R_L2LOSS_SVC, L1R_LR, L2R_LR_DUAL, L2R_L2LOSS_SVR = 11, L2R_L2LOSS_SVR_DUAL, L2R_L1LOSS_SVR_DUAL, ONECLASS_SVM = 21 }; /* solver_type */
  27
  28 struct parameter
  29 {
  30         int solver_type;
  31
  32         /* these are for training only */
  33         double eps;             /* stopping criteria */
  34         double C;
  35         int nr_weight;
  36         int *weight_label;
  37         double* weight;
  38         double p;
  39         double nu;
  40         double *init_sol;
  41         int regularize_bias;
  42 };
  43
  44 struct model
  45 {
  46         struct parameter param;
  47         int nr_class;           /* number of classes */
  48         int nr_feature;
  49         double *w;
  50         int *label;             /* label of each class */
  51         double bias;
  52         double rho;             /* one-class SVM only */
  53 };
  54
  55 struct model* train(const struct problem *prob, const struct parameter *param);
  56 void cross_validation(const struct problem *prob, const struct parameter *param, int nr_fold, double *target);
  57 void find_parameters(const struct problem *prob, const struct parameter *param, int nr_fold, double start_C, double start_p, double *best_C, double *best_p, double *best_score);
  58
  59 double predict_values(const struct model *model_, const struct feature_node *x, double* dec_values);
  60 double predict(const struct model *model_, const struct feature_node *x);
  61 double predict_probability(const struct model *model_, const struct feature_node *x, double* prob_estimates);
  62
  63 int save_model(const char *model_file_name, const struct model *model_);
  64 struct model *load_model(const char *model_file_name);
  65
  66 int get_nr_feature(const struct model *model_);
  67 int get_nr_class(const struct model *model_);
  68 void get_labels(const struct model *model_, int* label);
  69 double get_decfun_coef(const struct model *model_, int feat_idx, int label_idx);
  70 double get_decfun_bias(const struct model *model_, int label_idx);
  71 double get_decfun_rho(const struct model *model_);
  72
  73 void free_model_content(struct model *model_ptr);
  74 void free_and_destroy_model(struct model **model_ptr_ptr);
  75 void destroy_param(struct parameter *param);
  76
  77 const char *check_parameter(const struct problem *prob, const struct parameter *param);
  78 int check_probability_model(const struct model *model);
  79 int check_regression_model(const struct model *model);
  80 int check_oneclass_model(const struct model *model);
  81 void set_print_string_function(void (*print_func) (const char*));
  82
  83 #ifdef __cplusplus
  84 }
  85 #endif
  86
  87 #endif /* _LIBLINEAR_H */
  88