Python SVMアプリケーションのローカルファイルの読み込み方法

Question

有名な虹彩文書の基本的なSVM計算を行うPythonコードがあります。しかし、私は自分のデスクトップ上にmydata.csvという名前のローカルファイルを持っています - （ユーザーの\ servar \ desktop \ mydata.csv（以下のように）、私はアイリスを置き換えたいので（私はあなたのコードをローカルファイル）ではなく、私はすでにいくつかの方法を試してみましたが、

B1,B2,A1,A2,RESULTS 
AB,RE,RE,FWE,A1 
AB,SE,RE,FWE,B1 
AB,RE,SD,FQW,A1 
......... 


from sklearn import metrics 
from sklearn import datasets 
from sklearn.svm import SVC 
dataset = datasets.load_iris() 
model = SVC() 
model.fit(dataset.data, dataset.target) 
print(model) 
expected = dataset.target 
predicted = model.predict(dataset.data) 
print(metrics.classification_report(expected, predicted)) 
print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted)) 

Answer 1

まず失敗したように私が何をすべきかかなり確実で、私はこの（http://scikit-learn.org/stable/datasets/をチェックアウトするだろう）、あなたはパンダ（http://pandas.pydata.org/）とnumpyのに慣れ示唆しかし、ここにあなたがやろうとしていることをする方法があります：

import csv 
csvReader = csv.reader(open('yourcsv.txt'), delimiter=',', quotechar='|') 
x = [] 
xpart = [] 
y = [] 
for row in csvReader: 
    for i in range(len(row)): 
     if i != (len(row) - 1): 
      xpart.append(row[i]) 
     else: 
      y.append(row[i]) 
    x.append(xpart) 
    xpart = [] 
model = SVC() 
model.fit(x, y)