Question

如何在svm多标签中进行文件培训和测试？我的问题是https://www.quora.com/Can-anyone-give-me-some-pointers-for-using-SVM-for-user-recognition-using-keystroke-timing/answer/Chomba-Bupe?snid3=364610243&nsrc=1&filter=all

我的项目是动态键盘，用户与所有用户进行培训例如，如果你有三个类A，B和C，那么你将拥有3个SVM，每个SVM都有自己的参数，即权重和偏差，3个独立的输出分别对应3个类。当训练SVM-A时，另外两个B类和C类作为负训练集而A作为正数，那么当训练SVM-B A和C是负训练集时，对于SVM-C A和B则是负数。这就是所谓的一对一培训程序。

我尝试但结果出错了

我的培训文件是.csv并包含：

65 134，+ 1

70 98，+ 1

73 69，+ 1

82 122，+ 1

82 95，+ 1

83 127，+ 1

84 7，+ 1

85 64，+ 1

65 123，-1

71 115，-1

73 154，-1

73 156，-1

77 164，-1

77 144，-1

79 112，-1

83 91，-1

我的测试文件是.csv，内容是：

65 111

68 88

70 103

73 89

82 111

82 79

83 112

84 36

85 71

我的代码是

    'use strict';

var so = require('stringify-object');
var Q = require('q');
var svm = require('../lib');
var trainingFile = './archivos/training/340.txt';
var testingFile = './archivos/present/340.txt';

var clf = new svm.CSVC({
    gamma: 0.25,
    c: 1, // allow you to evaluate several values during training
    normalize: false,
    reduce: false,
    kFold: 1 // disable k-fold cross-validation
});

Q.all([
    svm.read(trainingFile),
    svm.read(testingFile)
]).spread(function (trainingSet, testingSet) {
    return clf.train(trainingSet)
        .progress(function(progress){
            console.log('training progress: %d%', Math.round(progress*100));
        })
        .then(function () {
            return clf.evaluate(testingSet);
        });
}).done(function (evaluationReport) {
    console.log('Accuracy against the testset:\n', so(evaluationReport));
});

enter code here

Answer 1

你的标签是1还是-1？如果是这样，您还需要知道这些类的测试数据。测试分类器的目的是看它能预测看不见的数据的程度。

作为一个小例子，您可以使用您的训练数据构建分类器： x_train = [65, 134], [70,98]....... [79, 112], [83, 91] y_train = [ 1, 1, ....-1, -1]

然后通过传入测试数据来测试分类器。假设您传递了测试数据中的前三个示例，并进行了以下预测。 [65, 111] --> 1 [68, 88] -->-1 [70,103] -->-1 然后计算出它预测的测试数据的数量，但为了做到这一点，您需要先了解测试数据的类别。如果你没有这个，也许你想尝试对你的训练数据进行交叉验证。

如何在svm多标签中进行文件培训和测试？

1 个答案: