이것은 Ubuntu Online, Fedora Online, Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MAC OS 온라인 에뮬레이터와 같은 여러 무료 온라인 워크스테이션 중 하나를 사용하여 OnWorks 무료 호스팅 제공업체에서 실행할 수 있는 svm-predict 명령입니다.
프로그램:
이름
svm-predict - 훈련된 SVM 모델 파일과 테스트 데이터를 기반으로 예측합니다.
개요
svm-예측 [ -b 확률_추정 ] [ -q ] 테스트_데이터 모델_파일 [ 결과물 파일 ]
기술
svm-예측 주어진 입력으로 지정된 지원 벡터 머신을 사용합니다. 모델_파일 확인하기
각 샘플에 대한 예측 테스트_데이터
이 파일의 형식은 다음에서 사용된 training_data 파일과 동일합니다. svm_train(1) 및
다음과 같이 희소 벡터입니다.
: : . . .
.
.
.
한 줄에 하나의 샘플이 있습니다. 각 샘플은 목표 값(레이블 또는 회귀 분석)으로 구성됩니다.
target) 다음에 입력 벡터의 희소 표현이 옵니다. 언급되지 않은 모든 것
좌표는 0으로 가정됩니다. 분류를 위해 는 다음을 나타내는 정수입니다.
클래스 라벨(다중 클래스 지원) 회귀의 경우 목표 값은 다음과 같습니다.
임의의 실수가 될 수 있습니다. 단일 클래스 SVM의 경우 사용되지 않으므로 임의의 숫자가 될 수 있습니다. 제외하고
미리 계산된 커널 사용(다른 섹션에서 설명) : 기능을 제공합니다
(속성) 값. 은 1부터 시작하는 정수이고 실수입니다.
인덱스는 오름차순이어야 합니다. 테스트에 사용할 수 있는 라벨 데이터가 있는 경우
test_data 파일에 이러한 값을 입력할 수 있습니다. 사용할 수 없는 경우에는 다음과 같이 할 수 있습니다.
0을 입력하면 SVM의 실제 정확도를 직접 알 수 없지만 여전히 얻을 수 있습니다.
데이터 포인트에 대한 예측 결과입니다.
If 결과물 파일 주어지면 저장할 파일 이름을 지정하는 데 사용됩니다.
예측 결과는 한 줄에 하나씩, 동일한 순서로 표시됩니다. 테스트_데이터 파일.
옵션
-b 확률 추정
확률_추정 확률을 계산할지 여부를 나타내는 이진값입니다.
SVC 또는 SVR 모델을 훈련할 때의 추정치입니다. 값은 0 또는 1이고 기본값은 0입니다.
속도를 위해.
-q 자동 모드; stdout에 대한 메시지를 억제합니다.
onworks.net 서비스를 사용하여 온라인으로 svm-predict 사용