def execute(ifn, ofn, label, tunner):
ofh = open(ofn, "w+")
list_data, list_target = load_data(ifn, tunner)
ofh.write("all:%d\n" % len(list_data))
list_c=[0.5, 1, 2, 5]
for float_c in list_c:
ofh.write(".......%f\n" % float_c)
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=float_c)
data_train = pandas.DataFrame(list_data, columns=list_key)
sores = cross_validation.cross_val_score(clf, data_train[list_train], list_target, cv=3)
ofh.write("%s\n" % ",".join(map(str, sores)))
list_train_data, list_test_data, list_train_target, list_test_target = train_test_split(list_data, list_target, test_size=0.3)
ofh.write("train:%d, test:%d\n" % (len(list_train_data), len(list_test_target)))
data_train = pandas.DataFrame(list_train_data, columns=list_key)
data_test = pandas.DataFrame(list_test_data, columns=list_key)
clf.fit(data_train[list_train], list_train_target)
# joblib.dump(clf, 'filename.pkl%s.%s' % (str(float_c), label))
res = clf.predict(data_test[list_train])
total = len(res)
right = 0
for l,r in zip(res, list_test_target):
if l == r:
right += 1
ofh.write("total:%f right:%f radio:%f\n" % (total, right, float(right) * 100 /total))
ofh.write("[\n")
list_coef = clf.coef_.tolist()
ofh.write("%s\n" % "\n".join(map(str, [-1 * item for item in list_coef[0]])))
ofh.write("]\n")
ofh.write("...................\n")
ofh.close()
相关推荐
Python编写的SVM算法,SVM算法的实现,适合直接使用,开放源代码,Supported Vector Machine。 (Python code SVM algorithm,SVM algorithm realizition,easy to use,open source,Supported Vector Machine。)
python支持向量机做的人脸识别程序,可自动下载图片库
python svm手写识别算法代码
在本项目"PYTHON SVM SVM 对比_支持向量机_高斯核svm"中,我们将深入探讨SVM在Python中的实现,特别是关注不同高斯核函数(也称为高斯核或径向基函数核)和惩罚因子如何影响分类效果。 SVM的核心思想是找到一个超...
代码配套教程:... 提供给有需要的朋友,主要是用Python SVM 手写数字识别,这是Jupyter Notebook格式,需要读者自行安装Jupyter Notebook进行upload文件直接运行。
**Python SVM 分类器详解** SVM(Support Vector Machine,支持向量机)是一种流行的监督学习算法,常用于分类和回归任务。它通过构建最大边距超平面来将数据分隔到不同的类别中。在Python中,我们可以使用Scikit-...
“libsvm python svm库”指的是使用Python编程语言调用的LIBSVM(Library for Support Vector Machines)库。LIBSVM是一个广泛应用于机器学习领域的开源工具,主要功能是实现支持向量机(SVM)算法,用于分类和回归...
svm算法python代码,用于了解学习svm算法
在"14.SVM"这个压缩包文件中,可能包含了一个或多个Python脚本,用于演示如何用SVM处理实际问题,比如对花卉(可能是鸢尾花数据集,Iris dataset)进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的数据集,通常用于教学和实验...
This document contains a general overview in the first few sections as well as a more detailed reference in later sections for SVMpython. If you re already familiar with SVMpython, it s possible to ...
2. **Python中的SVM库**:Python中最常用的SVM库是Scikit-Learn(sklearn),它提供了丰富的SVM功能。在本项目中,我们可能会用到`sklearn.svm.SVC`类来创建SVM分类器,并用`fit`方法训练模型,`predict`方法进行...
`svm-python.rar`可能包含了一个使用Python和sklearn库编写的SVM程序。这个程序可能是为了帮助用户快速理解和应用SVM算法,提供了一个高效执行的示例。 在SVM的实现中,有以下几个关键概念和技术: 1. **核函数**...
### python中SVM分类的参数详解 #### 一、引言 SVM(Support Vector Machine,支持向量机)作为一种强大的机器学习算法,在文本分类、图像识别、生物信息学等领域有着广泛的应用。尤其是在处理高维数据时,SVM能够...
在本主题中,我们将深入探讨如何使用Python和SVM来预测时间序列数据,同时结合提供的`demo.py`源代码和`data.xlsx`数据文件。 时间序列预测是对过去数据趋势的连续分析,用于预测未来的值。它在许多领域如金融、...
该代码利用SVM方法对数据进行分类,在python环境下可运行
版本3.22于2016年12月22日发布。它进行了一些小的修复。 LIBSVM工具提供了许多 LIBSVM的扩展。如果您需要LIBSVM中不支持的某些功能,请检查它。...要使用这个工具,你还需要安装python 和 gnuplot。
在本案例中,我们将探讨如何使用Python实现SVM来预测空气质量指数(AQI)的时间序列。 **SVM的基本原理**: SVM试图找到一个超平面,使得不同类别的样本点被最大程度地分开。对于回归问题,SVM寻找一个决策边界,...
Python中的Scikit-Learn库提供了完整的SVM实现,包括C-SVM(惩罚项C的SVM)和ν-SVM(ν的SVM,ν是支持向量的比例)。在Scikit-Learn中,我们可以使用`svm.SVC`类来创建SVM模型,其中`kernel`参数用于指定核函数...
在本文中,我们将深入探讨如何使用Python编程语言结合支持向量机(SVM)和Word2Vec算法进行文本情感分析的设计与实现。首先,我们需要理解这两个核心概念。 **支持向量机(Support Vector Machine, SVM)** SVM是一...