5
Q
piton
A
cevap
10
Python'da makine öğrenimi için en iyi paketlerden biri olan scikit-learn
'dan yararlanabilirsiniz. Onun SVM uygulaması libsvm
kullanır ve aşağıdaki kod parçasında gösterildiği gibi hassas, hatırlama ve f-skor çalışabilir: Buna benzer bir çıktı üretecektir
from sklearn import svm
from sklearn import metrics
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
# prepare dataset
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# svm classification
clf = svm.SVC(kernel='rbf', gamma=0.7, C = 1.0).fit(X_train, y_train)
y_predicted = clf.predict(X_test)
# performance
print "Classification report for %s" % clf
print
print metrics.classification_report(y_test, y_predicted)
print
print "Confusion matrix"
print metrics.confusion_matrix(y_test, y_predicted)
: Elbette
Classification report for SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3, gamma=0.7,
kernel=rbf, max_iter=-1, probability=False, shrinking=True, tol=0.001,
verbose=False)
precision recall f1-score support
0 1.00 1.00 1.00 9
1 0.90 0.69 0.78 13
2 0.64 0.88 0.74 8
avg/total 0.86 0.83 0.84 30
Confusion matrix
[[9 0 0]
[0 9 4]
[0 1 7]]
, Bahsettiğiniz libsvm tools
'u kullanabilirsiniz, ancak bunlar sadece ikili sınıflandırma ile çalışmak üzere tasarlanmıştır, oysa scikit
multiclass ile çalışmanıza izin verir.
İlgili konular
- 1. piton
- 2. piton
- 3. piton
- 4. piton -
- 5. piton
- 6. piton:
- 7. piton
- 8. (piton)
- 9. piton
- 10. piton
- 11. piton
- 12. piton
- 13. piton
- 14. piton
- 15. piton
- 16. piton
- 17. Geçiş piton liste boost piton
- 18. Yükseltme piton
- 19. piton psycogp2
- 20. nasıl piton
- 21. Gradyan, piton
- 22. İşte piton
- 23. piton yoluyla
- 24. piton random.random()
- 25. piton win32
- 26. edilemiyor piton
- 27. piton distutils ..
- 28. piton 0
- 29. piton dize
- 30. nasıl piton
Hangi veri kümesini yüklüyorsunuz? Örneğin, veri kümem metin dosyasında ise nasıl kullanılır? –
Örnekte, "scikit-learn" ile gelen iris adı verilen önceden tanımlanmış bir veri kümesi kullandım. Belirli bir veri kümesi için metin verilerinizi numpy matrislerine dönüştürmeniz gerekir. – jabaldonedo