[PYTHON] SVM essayant l'apprentissage automatique avec scikit-learn

Bonjour. Je suis un débutant. Je pense faire du machine learning avec un certain service (un service de correspondance pour les personnes qui peuvent prendre une photo et quelqu'un qui veut prendre une photo), et j'enquête.

problème

Je vais essayer de résoudre la première question à ce sujet.

http://next.rikunabi.com/tech/docs/ct_s03600.jsp?p=002315

C'est un problème d'apprentissage supervisé. Essayez d'utiliser SVM comme dans l'exemple de réponse sur la page ci-dessus. Pour la bibliothèque, j'ai essayé d'utiliser scicit-learn.

http://scikit-learn.org/stable/index.html

Si vous voulez juste utiliser SVM, il semble y avoir d'autres bibliothèques, mais scicit-learn est bien ~ Il y a beaucoup de gens qui disent quelque chose comme ça, alors j'ai essayé de l'utiliser.

Je vais l'essayer pour le moment

svmtest.py


# -*- coding: utf-8 -*-
from sklearn.svm import LinearSVC
import numpy as np

#Données d'entraînement
data_training_tmp = np.loadtxt('CodeIQ_auth.txt', delimiter=' ')
data_training = [[x[0], x[1]] for x in data_training_tmp]
label_training = [int(x[2]) for x in data_training_tmp]

#Données de test
data_test = np.loadtxt('CodeIQ_mycoins.txt', delimiter=' ')

#Apprentissage
estimator = LinearSVC(C=1.0)
estimator.fit(data_training, label_training)

#Je vais prédire
label_prediction = estimator.predict(data_test)

print(label_prediction)
[1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1]

La page d'exemple a la réponse en R, mais scikit-learn était presque la même.

Il semble que d'autres classificateurs puissent être utilisés de la même manière. Très agréable!

Site de référence transcendantal http://sucrose.hatenablog.com/entry/2013/05/25/133021

Au fait?

Je ne sais pas vraiment si je dois vérifier l'exactitude du classificateur avant de faire des prédictions avec des données inconnues. Il est nécessaire de confirmer. Je veux dire, je dois aussi régler les paramètres.

Je l'ai essayé pendant un moment, mais je n'avais pas l'impression de régler parce que les données d'apprentissage étaient trop petites ou trop faciles à vérifier, ou même si je changeais les paramètres, elles atteignaient presque 100%.

Je vais le faire avec une autre donnée.

C'est fini aujourd'hui

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