``` svm_predict(string) ```
时间: 2024-03-27 09:34:26 浏览: 17
`svm_predict(string)`是一个函数,它接受一个字符串作为参数,并返回一个预测结果。这个函数的具体实现可能是使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法对给定的字符串进行分类或预测。
在SVM算法中,我们首先需要将文本数据转换为数值特征向量。这个过程通常包括将文本进行分词、提取关键词或者使用其他特征工程方法。然后,我们使用训练好的SVM模型对特征向量进行分类或预测。
在这个函数中,`string`参数表示要进行预测的字符串。具体的实现可能包括将`string`转换为特征向量,并使用训练好的SVM模型对特征向量进行分类或预测。最后,函数会返回一个预测结果,可能是一个类别标签或者一个概率值。
需要注意的是,具体的实现细节可能因为使用的SVM库或者算法而有所不同。因此,在使用这个函数之前,最好查阅相关文档或者参考示例代码来了解具体的用法和参数设置。
相关问题
解释这段代码# coding: utf-8 from gensim.models.word2vec import Word2Vec import numpy as np import jieba import csv from sklearn.externals import joblib # 对每个句子的所有词向量取均值,来生成一个句子的vector def build_sentence_vector(text, size, imdb_w2v): vec = np.zeros(size).reshape((1, size)) count = 0. for word in text: try: vec += imdb_w2v.wv[word].reshape((1, size)) count += 1. except KeyError: continue if count != 0: vec /= count return vec # 构建待预测句子的向量 def get_predict_vecs(words): n_dim = 300 imdb_w2v = Word2Vec.load(r'..\test\sentiment-analysis\svm_data\w2v_model\w2v_model.pkl') train_vecs = build_sentence_vector(words, n_dim, imdb_w2v) return train_vecs # 对单个句子进行情感判断 def svm_predict(string): words = jieba.lcut(string) words_vecs = get_predict_vecs(words) # 构建测试集的词向量 # 加载训练好的模型 clf = joblib.load(r'..\test\sentiment-analysis\svm_data\svm_model\model.pkl') result = clf.predict(words_vecs) if int(result[0]) == 1: #print("positive") return "1" else: #print("negetive") return "-1" count = 0 prodict = 0 # 计算准确度 with open(r'..\test\sentiment-analysis\test.csv',encoding='utf-8') as csvfile: online = csv.reader(csvfile) for lonly in enumerate(online): count = count + 1 identify = svm_predict(lonly[1][0]) print(lonly[1][1]) if identify == lonly[1][1]: prodict = prodict + 1 accuracy = prodict/count*100.0 print(accuracy)
这段代码的作用是创建一个Python的类,类名为Person,其中包含两个属性name和age,以及两个方法__init__()和get_info()。其中__init__()方法是类的构造函数,用于初始化对象的属性值;get_info()方法用于返回对象的信息,即name和age属性的值。
Java 的svm代码
以下是一个简单的Java SVM分类器的示例代码:
```java
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import libsvm.*;
public class SVMClassifier {
public static void main(String[] args) throws IOException {
List<Double> y = new ArrayList<Double>();
List<svm_node[]> x = new ArrayList<svm_node[]>();
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"));
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
String[] parts = line.trim().split("\\s+");
double label = Double.parseDouble(parts[0]);
svm_node[] features = new svm_node[parts.length - 1];
for (int i = 1; i < parts.length; i++) {
String[] indexValue = parts[i].split(":");
features[i - 1] = new svm_node();
features[i - 1].index = Integer.parseInt(indexValue[0]);
features[i - 1].value = Double.parseDouble(indexValue[1]);
}
y.add(label);
x.add(features);
}
reader.close();
svm_problem problem = new svm_problem();
problem.l = y.size();
problem.x = new svm_node[problem.l][];
problem.y = new double[problem.l];
for (int i = 0; i < problem.l; i++) {
problem.x[i] = x.get(i);
problem.y[i] = y.get(i);
}
svm_parameter param = new svm_parameter();
param.svm_type = svm_parameter.C_SVC;
param.kernel_type = svm_parameter.RBF;
param.gamma = 0.5;
param.nu = 0.5;
param.cache_size = 20000;
param.C = 1;
param.eps = 0.001;
svm_model model = svm.svm_train(problem, param);
// Test the model
Random rand = new Random();
int correct = 0;
for (int i = 0; i < 100; i++) {
int index = rand.nextInt(y.size());
svm_node[] testFeatures = x.get(index);
double trueLabel = y.get(index);
double predictedLabel = svm.svm_predict(model, testFeatures);
if (predictedLabel == trueLabel) {
correct++;
}
}
System.out.println("Accuracy: " + (correct / 100.0));
}
}
```
在上面的代码中,我们首先读取一个LIBSVM格式的训练数据集,并将其转换为libsvm库使用的数据结构。然后,我们定义一个SVM参数对象,设置一些参数,例如SVM类型、内核类型、惩罚系数等等。最后,我们使用训练数据和SVM参数来训练一个SVM模型,并使用随机生成的测试数据集来测试该模型的准确性。
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