scala语言向量机输出预测结果

在Scala中，你可以使用`libsvm`库来实现向量机算法。下面是一个简单的例子，展示如何使用`libsvm`库在Scala中实现向量机分类器。

import libsvm._

// 准备训练数据
val x = Array(
  Array(0.0, 0.0),
  Array(0.0, 1.0),
  Array(1.0, 0.0),
  Array(1.0, 1.0)
)
val y = Array(-1, 1, 1, -1)

// 训练模型
val prob = new svm_problem()
prob.l = x.length
prob.x = x.map(_.map(d => new svm_node() {value = d}))
prob.y = y
val param = new svm_parameter()
param.kernel_type = svm_parameter.RBF
param.C = 1.0
val model = svm.svm_train(prob, param)

// 使用模型进行预测
val testX = Array(Array(0.5, 0.5), Array(0.2, 0.8))
val testY = Array(-1, 1)
val testProb = new svm_problem()
testProb.l = testX.length
testProb.x = testX.map(_.map(d => new svm_node() {value = d}))
testProb.y = testY
val predY = new Array[Double](testX.length)
svm.svm_predict_values(model, testProb.x, predY)

// 输出预测结果
for (i <- testX.indices) {
  println(s"testX(${i}) -> predY(${i}) = ${predY(i)}")
}

在这个例子中，我们使用了一个简单的训练集和测试集，分别包含两个特征和四个样本。首先，我们使用`svm_problem`类将训练数据转换为`libsvm`库所需的格式，并使用`svm_train`函数训练模型。然后，我们使用`svm_problem`类将测试数据转换为相同的格式，并使用`svm_predict_values`函数对测试数据进行预测。最后，我们输出预测结果。

需要注意的是，这个例子中使用的是径向基函数（RBF）作为核函数。你可以根据需要选择其他核函数。另外，还可以通过调整参数来优化模型的性能。