svmclassify怎么改成classificationSVM
时间: 2023-12-15 11:04:59 浏览: 39
您可以通过修改代码中的函数和变量名来将svmclassify更改为classificationSVM。具体而言,您需要将所涉及的代码中所有的svmclassify函数和变量名替换为classificationSVM。请注意,这可能需要相应地更改其他代码部分,以确保一致性和正确性。建议您在代码更改前备份原始代码,以避免不必要的损失。
相关问题
def SVMClassify(): clf_tfidf = svm.LinearSVC() clf_tfidf.fit(X_train_tfidf, y_train) joblib.dump(clf_tfidf, modelFile)
这段代码定义了一个名为`SVMClassify`的函数,用于使用支持向量机(SVM)进行分类任务。
在函数内部,首先创建了一个线性支持向量机分类器对象`clf_tfidf`,使用`svm.LinearSVC()`进行初始化。
然后,调用`fit`方法,将训练集的TF-IDF特征向量`X_train_tfidf`和对应的标签`y_train`传入进行模型训练。
最后,使用`joblib.dump`函数将训练好的分类器对象保存到名为`modelFile`的文件中。
请注意,代码中没有提供`X_train_tfidf`和`y_train`的定义,您可能需要在调用该函数之前定义并传入相应的训练数据。
如果您有更多关于这段代码的问题,请随时提出。我会尽力帮助您解答。
if __name__ == '__main__': # 通过pandas读入数据 data = pd.read_excel('../1data.xls', encoding='utf-8', header=None) data.columns = ['class_label', 'text', 'tokens'] label = data['class_label'] categories = [] for i in label: if i in categories: pass else: categories.append(i) print(categories) le = preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(data['class_label']) data["class_label"] = le # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data["tokens"], data["class_label"], test_size=0.2, random_state=1) # 文本特征提取 X_train_tfidf, tfidf_vectorizer = tfidf(X_train) X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test) modelFile = "SVMModel.m" # 训练保存模型 SVMClassify() # 预测测试集结果 SVMTest()
这部分代码是在主函数中进行数据预处理、模型训练和测试的过程。首先,你使用pandas库读取了一个Excel文件,并将数据命名为data。然后,你为数据的列名进行了命名,分别是'class_label'、'text'和'tokens'。
接下来,你提取了标签(label)并将其存储在categories列表中。这个循环遍历了标签(label)列表,如果标签(label)已经在categories列表中,则跳过,否则将其添加到categories列表中。
之后,你使用LabelEncoder对data['class_label']进行了编码,并将编码后的结果存储在le变量中。然后,将data["class_label"]更新为编码后的结果。
接着,你使用train_test_split函数将数据集划分为训练集(X_train, y_train)和测试集(X_test, y_test),其中测试集占总数据集的20%。
然后,你使用tfidf函数对训练集进行了文本特征提取,得到了训练集的tfidf表示(X_train_tfidf)和tfidf向量化器(tfidf_vectorizer)。
接下来,你指定了模型文件的路径(modelFile)。
然后,你调用了SVMClassify函数进行模型训练,并保存了训练好的模型。
最后,你调用了SVMTest函数对测试集进行预测,并输出了一些评估指标。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)