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machine-learning - SVM文件格式说明

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:47:36

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我有一个 SVM 格式的数据集。有简单的一行:

-1 4:0.0788382 5:0.124138 6:0.117647 11:0.428571 16:0.1 17:0.749633 18:0.843029 19:0.197344 21:0.142856 22:0.142857 23:0.142857 28:1 33:0.0555556 41:0.1 54:1 56:1 64:1 70:1 72:1 74:1 76:1 82:1 84:1 86:1 88:1 90:1 92:1 94:1 96:1 1

有人可以描述一下这个文件吗？这个格式怎么读呢？谢谢!

最佳答案

这并不是 SVM 特有的；这是一种通用的柱状格式。第一个条目(本例中为 -1)是观察的标签。其他条目是成对的 feature_number : value 条目。

在您给出的观察中，标签(分类)为-1(可能是“不良事件”)。前四个特征 (0-3) 没有值(value)。特征4-6具有指示值； 7-10 失踪。这一直持续到该行的末尾。我不确定尾随的 1 值是什么意思；这种语法对我来说是新的。

关于machine-learning - SVM文件格式说明，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50353915/

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