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數(shù)據(jù)可視化怎么做怎樣將使用libsvm產(chǎn)生的結(jié)果可視化?-創(chuàng)新互聯(lián)

怎樣將使用libsvm產(chǎn)生的結(jié)果可視化?其中一個(gè)主要問題是如何使用libsvm工具,另一個(gè)問題是模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些概念不清楚。接下來,以Matlab版本的libsvm為例:Training命令:model=svmtrain(train)label,traindata,[“l(fā)ibsvmuoptions”])test命令:[predictlabel,accuracity,decvalues]=svmpredict(testlabel,test”,用SVMtrain訓(xùn)練后,取一行數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本,運(yùn)行SVMpredict。我隨意寫測(cè)試數(shù)據(jù)的第一個(gè)標(biāo)簽值,結(jié)果predict的準(zhǔn)確率為0%(0/1)。如果我將訓(xùn)練樣本中的第一個(gè)標(biāo)簽值更改為某個(gè)類別編號(hào),則精度=100%(1/1)。首先,如果測(cè)試樣本的標(biāo)簽沒有出現(xiàn)在訓(xùn)練樣本中,則精度必須為0。其次,用訓(xùn)練樣本作為測(cè)試樣本意義不大。即使訓(xùn)練樣本的測(cè)試結(jié)果是100%,也不意味著有問題,更可能是過度擬合。1."我想知道單個(gè)測(cè)試樣本最可能屬于哪個(gè)類別(訓(xùn)練中使用多類別分類),以及如何做到這一點(diǎn)?”單個(gè)樣本預(yù)測(cè)的類別是上面的測(cè)試命令uLabel中的返回值predict,它是一個(gè)列向量。第i個(gè)元素表示第i個(gè)測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)類別。2."我看到許多人在訓(xùn)練后使用另一個(gè)樣本集進(jìn)行預(yù)測(cè),并返回0%到100%之間的準(zhǔn)確度值。我認(rèn)為這個(gè)值只能解釋為測(cè)試樣本中正確類別數(shù)的百分比,但這有什么意義呢?“準(zhǔn)確度”是什么意思?這個(gè)準(zhǔn)確度很有意義。想想訓(xùn)練一個(gè)模特。你如何評(píng)價(jià)這個(gè)模型?當(dāng)然,這是為了找到一組新的測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率很高,達(dá)到100%,那么之前訓(xùn)練的模型就更好了。當(dāng)然,前提是要有足夠的測(cè)試樣本。數(shù)據(jù)可視化怎么做 怎樣將使用li
bsvm產(chǎn)生的結(jié)果可視化?libgdx中moveby和moveto的區(qū)別?

區(qū)別在于:移動(dòng)意味著移動(dòng)。

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移動(dòng)就是移動(dòng);反轉(zhuǎn)。

這兩所倫敦大學(xué)的舉措正在結(jié)束通過高等教育的復(fù)習(xí)。

2.國(guó)會(huì)議員以99票的多數(shù)通過了這項(xiàng)動(dòng)議。

3.新加坡當(dāng)局應(yīng)對(duì)通脹的舉措,幫助推高了其他亞洲貨幣。這有助于推高其他亞洲貨幣。

4.在這張椅子上,我可以自己移動(dòng),我可以去任何地方。

建議她好好談一談可能是個(gè)好主意。

2.我聽說她打算成為一名賣家,搬到城里去。

3.據(jù)信,她最終可能會(huì)接受貴族頭銜,進(jìn)入上議院。

4.他不能搬到一個(gè)安全的地方以防萬一嗎?

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