pythonsvm期貨

⑴ python svm 怎麼訓練模型

支持向量機SVM(Support Vector Machine)是有監督的分類預測模型，本篇文章使用機器學習庫scikit-learn中的手寫數字數據集介紹使用Python對SVM模型進行訓練並對手寫數字進行識別的過程。

准備工作

手寫數字識別的原理是將數字的圖片分割為8X8的灰度值矩陣，將這64個灰度值作為每個數字的訓練集對模型進行訓練。手寫數字所對應的真實數字作為分類結果。在機器學習sklearn庫中已經包含了不同數字的8X8灰度值矩陣，因此我們首先導入sklearn庫自帶的datasets數據集。然後是交叉驗證庫，SVM分類演算法庫，繪制圖表庫等。

12345678910#導入自帶數據集from sklearn import datasets#導入交叉驗證庫from sklearn import cross_validation#導入SVM分類演算法庫from sklearn import svm#導入圖表庫import matplotlib.pyplot as plt#生成預測結果准確率的混淆矩陣from sklearn import metrics

讀取並查看數字矩陣

從sklearn庫自帶的datasets數據集中讀取數字的8X8矩陣信息並賦值給digits。

12#讀取自帶數據集並賦值給digitsdigits = datasets.load_digits()

查看其中的數字9可以發現，手寫的數字9以64個灰度值保存。從下面的8×8矩陣中很難看出這是數字9。

12#查看數據集中數字9的矩陣digits.data[9]

以灰度值的方式輸出手寫數字9的圖像，可以看出個大概輪廓。這就是經過切割並以灰度保存的手寫數字9。它所對應的64個灰度值就是模型的訓練集，而真實的數字9是目標分類。我們的模型所要做的就是在已知64個灰度值與每個數字對應關系的情況下，通過對模型進行訓練來對新的手寫數字對應的真實數字進行分類。

1234#繪制圖表查看數據集中數字9的圖像plt.imshow(digits.images[9], cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')plt.title('digits.target[9]')plt.show()

從混淆矩陣中可以看到，大部分的數字SVM的分類和預測都是正確的，但也有個別的數字分類錯誤，例如真實的數字2，SVM模型有一次錯誤的分類為1，還有一次錯誤分類為7。

⑵ 用python構建SVM模型顯示以下提示，怎麼解決

你這只是警告，不是錯誤吧

⑶ 怎樣用python實現SVM分類器，用於情感分析的二分類

用的什麼庫做SVM呢?如果這個庫支持多分類SVM的話就很容易改成識別-的--

⑷ python的svm的核函數該怎麼選擇比較好呢

看具體的數據，如果特徵向量的維度跟訓練數據的數量差不多的話建議選線性的，否則的話試試高斯核吧

⑸ 如何利用python使用libsvm

• 准備工具

  libsvm軟體包；

  電腦；

• 步驟操作

1. 把包解壓在C盤之中，如：C:libsvm-3.18；

2. 用libsvm自帶的腳本grid.py和easy.py,需要去官網下載繪圖工具gnuplot,解壓到c盤；

3. 進入c:libsvm ools目錄下，用文本編輯器（記事本，edit都可以）修改grid.py和easy.py兩個文件，找到其中關於gnuplot路徑的那項，根據實際路徑進行修改，並保存；

   
   

⑹ 請問python中如何把SVM分類輸出轉化為後驗概率想試試SVM+sigmoid，求代碼

因為要用libsvm自帶的腳本grid.py和easy.py,需要去官網下載繪圖工具gnuplot,解壓到c盤.進入c:\libsvm\tools目錄下，用文本編輯器（記事本，edit都可以）修改grid.py和easy.py兩個文件，找到其中關於gnuplot路徑的那項，根據實際路徑進行修改，並保存
python與libsvm的連接（參考SVM學習筆記（2）LIBSVM在python下的使用）

1.打開IDLE(pythonGUI)，輸入>>>importsys>>>sys.version
2.如果你的python是32位，將出現如下字元：
(default,Apr102012,23:31:26)[MSCv.150032bit(Intel)]』
這個時候LIBSVM的python介面設置將非常簡單。在libsvm-3.16文件夾下的windows文件夾中找到動態鏈接庫libsvm.dll，將其添加到系統目錄，如`C:\WINDOWS\system32\』，即可在python中使用libsvm

⑺ python里有什麼比較合適於svm的庫

有個scikit-learn，在python里用的時候
import sklearn