# extract dataset x1_x2_train = data_train[:, :-1] t_train = data_train[:, 2] # x1_x2_test = data_test[:, :-1] t_test = data_test[:, 2] if choice == 1: model = svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) elif choice == 2: #model = SVM(polynormal_kernel) model = svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) #model = svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) elif choice == 3: model3 = svm_multi.SVM_Multi() elif choice == 4: from sklearn.svm import SVC model4 = SVC(kernel='sigmoid') else: exit(),上方代码的含义是什么
时间: 2024-04-01 22:38:30 浏览: 12
这段代码的作用是从加载的数据集中提取特征和目标变量,并根据用户的选择初始化SVM模型。首先,它从`data_train`和`data_test`中分别提取出特征矩阵`x1_x2_train`和`x1_x2_test`,以及目标变量向量`t_train`和`t_test`。这些变量将被用于训练和测试SVM模型。接下来,根据用户的选择,它初始化一个SVM模型。如果选择为1,它将使用线性核函数初始化一个二元分类器。如果选择为2,它将使用高斯核函数初始化一个二元分类器。如果选择为3,它将初始化一个多分类器。如果选择为4,它将使用Sigmoid核函数初始化一个二元分类器。如果选择不是1、2、3或4,那么程序将会退出。
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# extract dataset x1_x2_train = data_train[:, :-1] t_train = data_train[:, 2] # x1_x2_test = data_test[:, :-1] t_test = data_test[:, 2] if choice == 1: model = svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) elif choice == 2: #model = SVM(polynormal_kernel) model = svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) #model = svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) elif choice == 3: model3 = svm_multi.SVM_Multi() elif choice == 4: from sklearn.svm import SVC model4 = SVC(kernel='sigmoid') else: exit() support_vec = None if choice == 4: model4.fit(x1_x2_train, t_train) pred_train = model4.predict(x1_x2_train) pred_test = model4.predict(x1_x2_test) elif choice == 1 or choice == 2: support_vec = model.train(data_train) # shape(N,1) [pred_t] pred_train = model(x1_x2_train) pred_test = model(x1_x2_test) elif choice == 3: support_vec = model3.train(data_train) pred_train = model3(x1_x2_train) pred_test = model3(x1_x2_test) else: support_vec = None pred_train = None pred_train = None,这段代码的含义是什么
这段代码主要是根据用户选择的 SVM 算法类型,建立相应的 SVM 模型,并使用训练集数据进行训练,并对训练集和测试集进行预测。
首先,根据选择的 SVM 类型,判断需要使用哪个 SVM 模型进行训练。如果选择了线性 SVM(choice=1),则使用 svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) 建立模型;如果选择了非线性 SVM(choice=2),则可以选择使用 svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) 或 svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) 建立模型;如果选择了多分类 SVM(choice=3),则使用 svm_multi.SVM_Multi() 建立模型;如果选择了 sklearn SVM(choice=4),则使用 sklearn.svm.SVC(kernel='sigmoid') 建立模型。
然后,根据选择的 SVM 模型类型,使用训练集数据进行训练,并对训练集和测试集进行预测。如果选择的是 sklearn SVM 模型,则使用 model4.fit(x1_x2_train, t_train) 对模型进行训练,并使用 model4.predict(x1_x2_train) 和 model4.predict(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测;如果选择的是 SVM(linear、gaussian 或 sigmoid kernel)模型,则使用 model.train(data_train) 对模型进行训练,并使用 model(x1_x2_train) 和 model(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测。如果选择的是多分类 SVM 模型,则使用 model3.train(data_train) 对模型进行训练,并使用 model3(x1_x2_train) 和 model3(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测。
最后,根据选择的 SVM 模型类型,返回预测结果 pred_train 和 pred_test,以及支持向量 support_vec。如果选择的是 SVM(linear、gaussian 或 sigmoid kernel)模型或多分类 SVM 模型,返回的支持向量 support_vec 非空,否则为空。
简化代码:train_data_ratio = 0.5 train_data_len = int(data_len * train_data_ratio) train_x = dataset[:train_data_len, 0] train_y = dataset[:train_data_len, 1] t_for_training = t[:train_data_len] test_x = dataset[train_data_len:, 0]
这段代码是将数据集划分为训练集和测试集的过程,可以简化为以下代码:
```
train_data_ratio = 0.5
train_data_len = int(data_len * train_data_ratio)
train_x, train_y, t_for_training = dataset[:train_data_len, 0], dataset[:train_data_len, 1], t[:train_data_len]
test_x = dataset[train_data_len:, 0]
```
其中,`train_data_ratio` 是训练集所占比例,`train_data_len` 是训练集的长度。`train_x` 和 `train_y` 分别代表训练集的自变量和因变量,`t_for_training` 是训练集对应的时间戳。`test_x` 是测试集的自变量。