Bu, Ubuntu Online, Fedora Online, Windows çevrimiçi emülatörü veya MAC OS çevrimiçi emülatörü gibi birden fazla ücretsiz çevrimiçi iş istasyonumuzdan birini kullanarak OnWorks ücretsiz barındırma sağlayıcısında çalıştırılabilen svm-predict komutudur.
Program:
ADI
svm-predict - eğitimli bir SVM model dosyasına dayalı tahminler yapın ve verileri test edin
SİNOPSİS
svm-tahmin [ -b olasılık_tahminleri ] [ -q ] test verisi model_dosyası [ çıktı dosyası ]
TANIM
svm-tahmin belirli bir giriş tarafından belirtilen bir Destek Vektör Makinesini kullanır model_dosyası yapmak
içindeki örneklerin her biri için tahminler test verisi
Bu dosyanın formatı, içinde kullanılan training_data dosyasıyla aynıdır. svm_tren(1) ve
aşağıdaki gibi sadece seyrek bir vektördür:
: : . . .
.
.
.
Her satırda bir örnek var. Her örnek bir hedef değerden (etiket veya regresyon) oluşur.
hedef), ardından giriş vektörünün seyrek bir temsili. tüm belirtilmemiş
koordinatları sınıflandırma için 0 olduğu varsayılır, belirten bir tamsayıdır,
sınıf etiketi (çoklu sınıf desteklenir). Regresyon için, hedef değer olan
herhangi bir gerçek sayı olabilir. Tek sınıflı SVM için kullanılmaz, bu nedenle herhangi bir sayı olabilir. Hariç
önceden hesaplanmış çekirdekleri kullanarak (başka bir bölümde açıklanmıştır), : bir özellik verir
(özellik) değeri. 1'den başlayan bir tamsayıdır ve gerçek bir sayıdır.
Endeksler ARTAN sırada olmalıdır. Test için uygun etiket verileriniz varsa, o zaman
bu değerleri test_data dosyasına girebilirsiniz. Eğer mevcut değillerse, sadece
0 girin ve doğrudan SVM için gerçek doğruluğu bilemezsiniz, ancak yine de
veri noktası için tahmininin sonuçları.
If çıktı dosyası verildiğinde, depolamak için dosya adını belirtmek için kullanılacaktır.
ile aynı sırada, her satırda bir tane olacak şekilde tahmin edilen sonuçlar test verisi dosyası.
SEÇENEKLER
-b olasılık-tahminleri
olasılık_tahminleri olasılığın hesaplanıp hesaplanmayacağını gösteren ikili bir değerdir
SVC veya SVR modelini eğitirken tahminler. Değerler 0 veya 1'dir ve varsayılan olarak 0'dır
hız için.
-q sessiz mod; mesajları stdout'a bastır.
onworks.net hizmetlerini kullanarak svm-predict'i çevrimiçi kullanın
