Question

我在scikit学习中使用SVM，并且需要详细了解我的模型在训练时的表现。但是我无法在SVM中获得详细信息并且我不断获得以下输出：*

 begin training ....
 [LibSVM]

这是我写的代码：

print("begin training ....")
svm = NuSVR(kernel="rbf",C=20, nu=0.9,verbose=True)
svm.fit(trX,trY)
print(".... training ended")

那么为什么我得到[LibSVM]而不是详细？我该怎么办才能得到一份详细的信息？

Answer 1

您可能在Jupyter笔记本或其他重定向标准输出（stdout）流的环境中使用此功能。

NuSVR的fit方法将任务推送到用C ++编写的LibSVM（source here）。已编译的C ++代码将信息性消息写入stdout。当在NuSVR中设置verbose=True时，它将尝试从stdout获取这些消息，但如果某些笔记本环境阻碍，则不一定能够正常工作。

在普通的Python控制台中测试它（或者像pythonanywhere.com一样正常）会产生一个详细的消息：

*
optimization finished, #iter = 260
epsilon = -0.000005
obj = -255.403240, rho = -1.521151
nSV = 30, nBSV = 12
[LibSVM]NuSVR(C=20, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
   max_iter=-1, nu=0.9, shrinking=True, tol=0.001, verbose=True)

LibSVM不是非常详细：它不会在整个迭代过程中提供逐步消息，除非迭代出现问题。

在scikit-learn中没有详细的Nu_SVR

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