libsvm

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python csv2libsvm.py：AttributeError： '_csv.reader'オブジェクトに属性 'next'がありません

csv2libsvm.py（https://github.com/zygmuntz/phraug/blob/master/csv2libsvm.py）でcsvファイルを疎フォーマットファイルに変換したいと思います。 CSVファイルには、37個の属性+ラベル（最後の列）が含まれています。ヘッダーまたはインデックスは含まれません。 1行目のExp：63651000000.0,63651000000.0

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複数のタイプの機能でsvmを学習する方法

特徴p1、p2、p3からなるデータセットにsvmを訓練したいと考えています。 p1はベクトル、p2とp3は訓練したい整数です。たとえば、p1 = [1,2,3]、p2 = 4、p3 = 5 X = [p1、p2、p3]ですが、p1自体がベクトルなので、X = [[1、2、3]、4 、5]とYは出力という名前のラベルであるが、Xは、このフォームで clf.fit（X、Y）を入力を取ることができな

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libsvmモデルファイルからの係数/重みの抽出

2クラスの分類子の作成にはlibsvmを使用しています。私は svm-predict [options] test.test model.model out.outによって使用される係数/重みを知っていますどのように svm_type c_svc kernel_type rbf gamma 8 nr_class 2 total_sv 442 rho 21 label 1 -1 nr_

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エラーUbuntuの

にpythonでsidekitをインポートするには、私は、話者認識のためのsidekitツールキットを使用するtyringていると私は、私はアナコンダ3.5を使用しているUbuntuのためLIBSVMをインストールしました。私はsidekitをインポートしようとすると、私はいくつかのヶ月前にSidekitをインストールしたとき、私は同じ問題を抱えていたインポートエラー >>> import sid

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libacvmをconda環境にインストールすると、anacondaでsvmをインポートできますか？

私はlibsvmをpipコマンドだけでなくcondaを使ってインストールしようとしました。 pipコマンドはconda環境用のlibsvmをインストールしていません。また、コマンドを使用してconda環境用にインストールすると、 'conda install -c conda-forge libsvm = 3.21'（さまざまなサイトでの使用が推奨されます）プログラム。 In conda list

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LIBSVMのovrpredictの出力を理解する

私はLibsvmで1対すべての戦略を採用したマルチクラス分類を実装しています。この目的のために、私はovrtrainとovrpredict MATLAB関数を使用： model = ovrtrain(GroupTrain, TrainingSet,'t -0'); [predicted_labels ac decv] = ovrpredict(testY, TestSet, model);

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LibSVM Predict Not working

libsvmのpythonユーティリティでclassifierをコーディングしました。ここで私は私のPython APIを呼び出す方法の例です： fは（1024,1）ベクトルである print svmutil.svm_predict([2], [f.flatten().tolist()], libsvm_model, '-b 1') 。モデルを保存し、C++ APIを使用してモデルをロードし

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scikit-learn/svm - 'predict_proba'の後に確率と関連ラベルを取得する

私は、テキスト分類とガイドラインhereに従うscikit-learn SVMを使用しています。 TypeError: only integer arrays with one element can be converted to an index ：私はこの例外を取得し、確率を取得するために predict_probaメソッドを使用して正しいラベルを関連付けると、上記のコードを実行するには、ト

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なぜSVMの私の結果はすべてscikitで同じですか？

私はscikit learnを使ってマルチクラスのデータセットの確率を計算しようとしています。しかし、何らかの理由で、私はすべての例について同じ確率を得ています。何が起きているのか？これは私のモデル、図書館の私の使用、または何か他のものと関係がありますか？助けをよろしく！ svm_model = svm.SVC(probability=True, kernel='rbf',C=1, decisio