Este é o comando svm-predict que pode ser executado no provedor de hospedagem gratuita OnWorks usando uma de nossas várias estações de trabalho online gratuitas, como Ubuntu Online, Fedora Online, emulador online do Windows ou emulador online do MAC OS
PROGRAMA:
NOME
svm-predict - faz previsões com base em um arquivo de modelo SVM treinado e dados de teste
SINOPSE
svm-predizer [ -b probabilidade_estimates ] [ -q ] dados de teste arquivo_modelo [ arquivo de saída ]
DESCRIÇÃO
svm-predizer usa uma máquina de vetores de suporte especificada por uma determinada entrada arquivo_modelo para fazer vídeos
previsões para cada uma das amostras em dados de teste
O formato deste arquivo é idêntico ao arquivo training_data usado em svm_train(1) e
é apenas um vetor esparso como segue:
: : . . .
.
.
.
Existe uma amostra por linha. Cada amostra consiste em um valor alvo (rótulo ou regressão
destino) seguido por uma representação esparsa do vetor de entrada. Tudo não mencionado
as coordenadas são assumidas como 0. Para classificação, é um número inteiro indicando o
rótulo de classe (há suporte para várias classes). Para regressão, é o valor alvo que
pode ser qualquer número real. Para SVM de uma classe, não é usado, portanto, pode ser qualquer número. Exceto
usando kernels pré-computados (explicados em outra seção), : dá um recurso
(Valor do atributo. é um número inteiro começando em 1 e é um número real.
Os índices devem estar em ordem crescente. Se você tiver dados de rótulo disponíveis para teste, então
você pode inserir esses valores no arquivo test_data. Se eles não estiverem disponíveis, você pode apenas
insira 0 e não saberá a precisão real para o SVM diretamente, no entanto, você ainda pode obter
os resultados de sua previsão para o ponto de dados.
If arquivo de saída for fornecido, ele será usado para especificar o nome do arquivo para armazenar o
resultados previstos, um por linha, na mesma ordem que o dados de teste arquivo.
OPÇÕES
-b estimativas de probabilidade
probabilidade_estimates é um valor binário que indica se deve calcular a probabilidade
estimativas ao treinar o modelo SVC ou SVR. Os valores são 0 ou 1 e o padrão é 0
para velocidade.
-q modo silencioso; suprimir mensagens para stdout.
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