在python中使用liblinear
在python中使用liblinear
1.安装
1.从http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ 下载压缩文件,解压
2.进入liblinear主目录,执行make
3.进入./python
的文件夹下,拷贝文件夹目录
4.将目录添加至python解释器的path中,export PYTHONPATH=/Users/username/Downloads/liblinear-2.01/python:$PAYTHONPATH
5.进入python, 运行import liblinear
,无报错,即完成。
2.使用liblinearutil
liblinearutil模块相比liblinear模块不用考虑ctypes的问题,直接用python数据类型就可以。
from liblinearutil import *
常用函数
train()
:训练线性模型
predict()
:对testing数据做预测
svm_read_problem()
:读取libsvm格式的数据
load_model()
:load模型
save_model()
:将模型存储为文件
evaluations()
:评价预测结果
model = train(y, x[, 'training_options'])
# y是list/tuple类型,长度为l的训练标签向量
# x是list/tuple类型的训练实例,list中的每一个元素是list/tuple/dictory类型的feature向量
#以下写法的作用是相同的
model = train(prob[, 'training_options'])
model = train(prob, param)# examples
y, x = svm_read_problem('../heart_scale')
# 读入libsvm格式的数据
prob = problem(y, x)
# 将y,x写作prob
param = parameter('-s 3 -c 5 -q')
# 将参数命令写作paramm = train(y, x, '-c 5')
m = train(prob, '-w1 5 -c 5')
m = train(prob, param)
# 进行训练CV_ACC = train(y, x, '-v 3')
# -v 3 是指进行3-fold的交叉验证
# 返回的是交叉验证的准确率best_C, best_rate = train(y, x, '-C -s 0')p_labs, p_acc, p_vals = predict(y, x, m [,'predicting_options'])
# y是testing data的真实标签,用于计算准确率
# x是待预测样本
# p_labs: 预测出来的标签
# p_acc: tuple类型,包括准确率,MSE,Squared correlation coefficient(平方相关系数)
# p_vals: list, 直接由模型计算出来的值,没有转化成1,0的值,也可以看做是概率估计值(ACC, MSE, SCC) = evaluations(ty, pv)
# ty: list, 真实值
# pv: list, 估计值
在python中使用liblinear相关推荐
- 如何在 Python 中开始机器学习?(小白必看)
其实学习机器学习的最好方法是设计和完成小项目. Python 是一种流行且功能强大的解释型语言.与 R 不同,Python 是一种完整的语言和平台,可用于研究和开发以及开发生产系统. 还有很多模块和库 ...
- 如何优雅的在python中暂停死循环?
死循环 有时候在工作中可能会遇到要一直执行某个功能的程序,这时候死循环就派上用途了,python中死循环的具体形式大致如下 while True:run_your_code() 结束死循环 通常我们结 ...
- 关于python中的dict和defaultdict
dict 在Python中如果访问字典中不存在的键,会引发KeyError异常,所以一般当我们比如统计一句话的词频时候,我们总是使用这样的处理方式: strings = ('puppy', 'kitt ...
- python中的新式类与旧式类的一些基于descriptor的概念(上)
python中基于descriptor的一些概念(上) 1. 前言 2. 新式类与经典类 2.1 内置的object对象 2.2 类的方法 2.2.1 静态方法 2.2.2 类方法 2.3 新式类(n ...
- Python中yield和yield from的用法
yield 后面接的是 future 对象 调用方 委托生成器 yield from 直接给出循环后的结果 yield from 委托者和子生成器直接通信 yield from 直接处理stopIte ...
- Python中正则表达式用法 重点格式以这个为准_首看_各种问题
20210811 https://www.jb51.net/article/101258.htm 一.惰性模式的概念: 此模式和贪婪模式恰好相反,它尽可能少的匹配字符以满足正则表达式即可,例如: va ...
- 逗号分隔的字符串转换为Python中的列表 split
将逗号分隔的字符串转换为Python中的列表 给定一个字符串: 它是由逗号分隔的几个值的序列: mStr = '192.168.1.1,192.168.1.2,192.168.1.3' 如何将字符串转 ...
- [翻译]Python中yield的解释
问题: Python中yield关键字的作用是什么?它做了什么? 例如,我想理解以下代码 def node._get_child_candidates(self, distance, min_dist ...
- 全面理解Python中的类型提示(Type Hints)
众所周知,Python 是动态类型语言,运行时不需要指定变量类型.这一点是不会改变的,但是2015年9月创始人 Guido van Rossum 在 Python 3.5 引入了一个类型系统,允许开发 ...
最新文章
- 苦酒入喉心作痛,红酒入鹅鹅想哭——震惊!勒索病毒想哭靠wine感染了Ubuntu16.04...
- mvc html传参数乱码,SpringMVC Controller 接收页面传递的中文参数出现乱码
- C语言 main函数参数 argc,argv 用处,控制台应用程序模板2
- 深蓝学院【视觉SLAM十四讲】汇总
- protues 选项卡说明
- 51单片机流水灯从原理图到PCB转化
- 把项目部署在腾讯云服务器上详细内容教程
- itextsharp、Aspose.Words、Aspose.Cells联合使用
- bcdedit无法打开启动配置数据存储拒绝访问
- 2018年的第一篇文章(福利篇)
- 微信公众平台开发[5] —— 微信扫码支付介绍
- 2020年3大免费又好用的BI工具软件
- Win10的截图功能
- 互联网概述, 分组交换, 网络类别, 网络拓扑结构
- js中判断一个对象是否存在
- 实践指南-网页生成PDF
- 灵云工作室计算机,灵云全方位人工智能开放平台:AI赋能 共享产业未来
- 专利代理人考试1:备考
- feiq只能运行一个实例
- 云盘下载利器proxyee-down