libsvm

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    我有像下面這樣的熊貓數據框。 df Out[50]: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 90 91 92 93 94 95 96 97 \ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 0 0

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    我想使用scikit學習來計算多類數據集的概率。但是,由於某種原因,我爲每個例子都得到了相同的概率。任何想法發生了什麼?這是否與我的模型,我對圖書館的使用或其他內容有關?感謝任何幫助! svm_model = svm.SVC(probability=True, kernel='rbf',C=1, decision_function_shape='ovr', gamma=0.001,verbose=

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    我想訓練包含特徵p1,p2,p3的數據集上的svm。 p1是矢量,p2和p3是我想訓練的整數。例如p1 = [1,2,3],p2 = 4,p3 = 5 X = [p1,p2,p3],但p1本身是一個向量,所以X = [[1,2,3],4 ,5]和Y是輸出命名標籤 但X不能把輸入以這種形式 clf.fit(X,Y) 它給出的形式的錯誤下面:意爲X可以不以這種形式 陣列取= np.array(arra

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    在這裏,我發佈兩個數字以及與他們一些問題,誰能幫我解決它們,因爲我真的陷入了它? 1. Training a simple linear SVM: % svm-train -t 0 -c 100 data0 data0.model % python drawBoundary.py data0 where: -t 0 -- use a linear kernel -c 100 -- set

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    我嘗試在Windows 10 PC上安裝LIBSVM。每次我嘗試運行make文件我得到以下錯誤: No supported SDK or compiler was found on this computer. For a list of supported compilers, see http://www.mathworks.com/support/compilers/R2013b/win64

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    我在我的java代碼中使用了weka中的LibSVM。我正在嘗試做一個迴歸。下面是我的代碼, public static void predict() { try { DataSource sourcePref1 = new DataSource("train_pref2new.arff"); Instances trainData = sourcePref1.

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    我已經嘗試使用conda以及pip命令安裝libsvm。 pip命令沒有爲conda環境安裝libsvm,當我使用命令「conda install -c conda-forge libsvm = 3.21」(在各種網站上推薦)將它安裝到conda環境中時,我仍然無法在我的導入svm程序。 它顯示錯誤 - '導入錯誤:沒有模塊名爲SVM' In conda list libsvm is shown

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    1-我試圖通過Java編碼將StringToWordVector過濾器應用到文本中,但它不起作用。過濾器的輸出不正確。 ,我使用的代碼: Instances instances = source.getDataSet(); instances.setClassIndex(instances.numAttributes()-1); StringToWordVector stwv = new St

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    我正在使用Libsvm採用一種與所有策略的多類分類。爲此,我用了ovrtrain和ovrpredict MATLAB功能: model = ovrtrain(GroupTrain, TrainingSet,'t -0'); [predicted_labels ac decv] = ovrpredict(testY, TestSet, model); 的ovrpredict輸出如下 Accur

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    對於多類預測,通過遵循針對this gem給出的庫示例返回稍微不準確的預測。 測試集(老師大聲訓斥學生誰是上課遲到,但後來道歉。)應與代碼已經返回EDUCATION代替HEALTH require 'libsvm' # Let take our documents and create word vectors out of them. # documents = [ # 0 is JOK