目前我正在使用pyprind,这是一个实现进度条的库:
#Compute training time elapsed
pbar = pyprind.ProgBar(45, width=120, bar_char='█')
for _ in range(45):
#Fiting
clf = SVC().fit(X_train, y_train)
pbar.update()
#End of bar
但是,我不知道这是否是使用pbar
的正确方法,因为我想我适合clf
45次。因此,我应该如何正确使用pbar
?。
答案 0 :(得分:2)
我还没有使用pyprind
,但我使用了progressbar
。只需使用 -
pip install progressbar
然后 -
from progressbar import ProgressBar
pbar = ProgressBar()
for x in pbar(range(45)):
clf = SVC().fit(X_train, y_train)
你很高兴。
答案 1 :(得分:1)
请注意,如果您想了解有关学习过程的更多信息,可以使用vebose
标记:
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
y = np.array([1, 1, 2, 2])
clf = SVC(verbose =True)
clf.fit(X, y)
输出:
optimization finished, #iter = 12
obj = -1.253423, rho = 0.000003
nSV = 4, nBSV = 0
Total nSV = 4