【问题标题】:Using libsvm format in scikit在 scikit 中使用 libsvm 格式
【发布时间】:2012-11-15 10:17:48
【问题描述】:

我对所有这些工具都很陌生。我一直在使用 libsvm 并想使用 scikit。但我所有的输入都是 libsvm 格式。像这样的

 +1 1:1 36:1
 +1 1:1 11:1 25:1 36:1

我使用 load_svmlight_files 函数加载,加载我加载的训练数据后看起来像这样 (1, 0) 1.0 (1, 35) 1.0 (2, 0) 1.0 (2, 10) 1.0 (2, 24) 1.0 (2, 35) 1.0

但是当我尝试使用 pylab scatter 时,它会返回

   ValueError: setting an array element with a sequence.

如何将我的数据更改为 scikit 二维数组?

【问题讨论】:

    标签: machine-learning libsvm scikit-learn pca


    【解决方案1】:

    sklearn.datasets.load_svmlight_file,会将数据加载为scipy.sparse CSR 矩阵,而 matplotlib 散点图需要一个 NumPy 数组。如果您认为将稀疏数据具体化为密集 NumPy 数组将适合内存,您可以在其上调用 .toarray() 方法。

    此外,散点图只对二维数组数据有意义。

    【讨论】:

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