Question

我有一个python代码，可以对着名的iris文档进行基本的SVM计算。但是，我在我的桌面上有一个名为mydata.csv的本地文件 - （users \ servar \ desktop \ mydata.csv（如下所示）我想替换iris（所以我想在我的代码上运行我的代码）本地文件），不太清楚我应该怎么做，因为我已经尝试过几种方法但是失败了

B1,B2,A1,A2,RESULTS
AB,RE,RE,FWE,A1
AB,SE,RE,FWE,B1
AB,RE,SD,FQW,A1
.........


from sklearn import metrics
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
dataset = datasets.load_iris()
model = SVC()
model.fit(dataset.data, dataset.target)
print(model)
expected = dataset.target
predicted = model.predict(dataset.data)
print(metrics.classification_report(expected, predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

Answer 1

首先，我会查看这个（http://scikit-learn.org/stable/datasets/）并建议你更熟悉大熊猫（http://pandas.pydata.org/）和numpy。但是，这是我要做的事情的一种方式：

import csv
csvReader = csv.reader(open('yourcsv.txt'), delimiter=',', quotechar='|')
x = []
xpart = []
y = []
for row in csvReader:
    for i in range(len(row)):
        if i != (len(row) - 1):
            xpart.append(row[i])
        else:
            y.append(row[i])
    x.append(xpart)
    xpart = []
model = SVC()
model.fit(x, y)

如何为Python SVM应用程序加载本地文件

1 个答案: