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我是 libsvm 的新手,我知道如何使用 libsvm 进行分类。但我不确定如何使用 libsvm 绘制 ROC 曲线,根据 libsvm 的官方网站给出的用法是:
plotroc.py [-v cv_fold | -T testing_file] [libsvm_options] training_file
我不知道如何在我的程序中替换它。我想实现一个二元分类器。我是 libsvm 的新手,很抱歉提出这样的新手问题。我的数据也是 numpy.ndarray 格式的...我不确定如何创建相同的测试文件。
如果有人能给出一个玩具示例,我将非常感激。
最佳答案
要使用该脚本,您需要一个 LIBSVM 格式的文件,您可以查看 LIBSVM 的示例以了解格式是什么:class 1:value 2:value ... n:value\n
然后您可以对训练数据进行交叉验证,或者提供另一个包含测试数据的文件(采用相同的 LIBSVM 格式)并绘制该数据的 ROC。您还需要为 LIBSVM 提供选项 -C 1 -g 0.01 -t 2 或其他任何内容,以便您需要了解分类器的参数。
关于python - 用于绘制 ROC 曲线的 libsvm,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10311695/
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我是 python 的新手,我正在尝试使用 libsvm。我正在尝试在 grid.py 的帮助下进行交叉验证。我从数据库中获取数据,因此它不是稀疏形式。有什么办法可以按照grid.py中数据格式的要求
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我正在使用 libsvm 进行多元回归。我有一些缺失值的数据。例如,我有 10 个实例,每个实例有 10 个节点,每个节点有 10 个与其关联的链接。我需要使用 10 个实例来训练这 10 个节点。但
我是一名优秀的程序员,十分优秀!