Это команда svm-predic, которую можно запустить в бесплатном хостинг-провайдере OnWorks, используя одну из наших многочисленных бесплатных онлайн-рабочих станций, таких как Ubuntu Online, Fedora Online, онлайн-эмулятор Windows или онлайн-эмулятор MAC OS.
ПРОГРАММА:
ИМЯ
svm-predicts - делать прогнозы на основе обученного файла модели SVM и тестовых данных
СИНТАКСИС
SVM-прогноз [ -b вероятность_ оценки ] [ -q ] test_data файл_модели [ выходной файл ]
ОПИСАНИЕ
SVM-прогноз использует машину опорных векторов, заданную заданным входом файл_модели , чтобы
прогнозы для каждой из выборок в test_data
Формат этого файла идентичен файлу training_data, используемому в svm_train(1) и
это просто разреженный вектор, как показано ниже:
: : . . .
.
.
.
В каждой строке по одному образцу. Каждая выборка состоит из целевого значения (метка или регрессия).
target), за которым следует разреженное представление входного вектора. Все не упомянутые
координаты принимаются равными 0. Для классификации это целое число, указывающее
метка класса (поддерживается мультикласс). Для регрессии - это целевое значение, которое
может быть любым действительным числом. Для одноклассной SVM он не используется, поэтому может быть любым числом. Кроме
с использованием предварительно вычисленных ядер (объяснено в другом разделе), : дает особенность
(атрибут) значение. является целым числом, начиная с 1 и это действительное число.
Индексы должны быть в порядке возрастания. Если у вас есть данные этикеток, доступные для тестирования, тогда
вы можете ввести эти значения в файл test_data. Если они недоступны, вы можете просто
введите 0 и вы не будете знать реальную точность для SVM напрямую, однако вы все равно можете получить
результаты его прогноза для точки данных.
If выходной файл задан, он будет использоваться для указания имени файла для хранения
прогнозируемые результаты, по одному в строке, в том же порядке, что и test_data .
ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОПЦИИ
-b оценки вероятности
вероятность_ оценки двоичное значение, указывающее, следует ли вычислять вероятность
оценки при обучении модели SVC или SVR. Значения 0 или 1, по умолчанию 0.
для скорости.
-q тихий режим; подавить сообщения на стандартный вывод.
Используйте svm-predic через онлайн сервисы onworks.net
