примеры файлов с LIBSVM

Question

Я только что установил LIBSVM и наблюдал за этим YouTube video, чтобы понять, как обучать и тестировать наборы данных.

К сожалению, я получаю следующее сообщение об ошибке:

Can't open input file a1a.train. 

Что я здесь отсутствует?

Answer 1

Если вы хотите обучить СВМ в Python, я рекомендую вам использовать scikit-learn. Это переход к пакету машинного обучения на python с большим количеством документации и поддержки. Он также устанавливается через pip и anaconda, поэтому его легко установить и запустить.

У Sklearn есть специальный SVM module, который использует LIBSVM для работы с базой данных, в то время как sklearn выполняет большую часть обработки данных.

Вот хороший example от sklearn для запуска вашего первого SVM в python и sklearn.

import numpy as np 
from sklearn.svm import SVR 
import matplotlib.pyplot as plt 

# Generate sample data 
X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0) 
y = np.sin(X).ravel() 
Add noise to targets 
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(8)) 

# Fit regression model 
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1) 
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3) 
svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e3, degree=2) 
y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X) 
y_lin = svr_lin.fit(X, y).predict(X) 
y_poly = svr_poly.fit(X, y).predict(X) 

# look at the results 
lw = 2 
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data') 
plt.hold('on') 
plt.plot(X, y_rbf, color='navy', lw=lw, label='RBF model') 
plt.plot(X, y_lin, color='c', lw=lw, label='Linear model') 
plt.plot(X, y_poly, color='cornflowerblue', lw=lw, label='Polynomial model') 
plt.xlabel('data') 
plt.ylabel('target') 
plt.title('Support Vector Regression') 
plt.legend() 
plt.show()