Ausführen von Beispielen Dateien mit LIBSVM

Question

Ich habe gerade LIBSVM installiert und beobachtete diese YouTube video, um zu verstehen, wie Datensätze zu trainieren und zu testen.

Ich erhalte die folgenden Fehler leider:

Can't open input file a1a.train. 

Was ich hier fehle?
Danke

Answer 1

Wenn Sie SVMs in Python trainieren möchten, dann empfehle ich Ihnen scikit-learn. Es ist das Go-to-Machine-Lernpaket in Python mit viel Dokumentation und Support. Es ist auch über pip und anaconda installierbar, so dass es leicht zu installieren und zu betreiben ist.

Sklearn hat eine spezifische SVM module, die LIBSVM verwendet, um die Back-End-Arbeit zu erledigen, während sklearn die meisten Daten verarbeitet.

Hier ist eine nette example von sklearn zum Ausführen Ihrer ersten SVM in Python und 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()