LIBSVMを使用してサンプルファイルを実行しています

Question

私はLIBSVMをインストールしたばかりで、このYouTube videoがデータセットを訓練しテストする方法を理解するのを見ました。

残念ながら、私は次のエラーを取得しています：私はここ

Can't open input file a1a.train. 

何をしないのですか？
ありがとう

Answer 1

SVMをPythonでトレーニングしたい場合は、scikit-learnを使用することをお勧めします。これは、多くの文書とサポートを備えたPython内での学習パッケージの機械翻訳です。 pipとanacondaからもインストールできるので、インストールして実行するのは簡単です。

Sklearnは、sklearnがほとんどのデータ処理を実行する間、LIBSVMを使用してバックエンド作業を行う特定のSVM moduleを持っています。

ここでは、最初のSVMをpythonとsklearnで実行するsklearnの素敵なファイルexampleです。私に

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()