运行 带子进程的 libsvm 不创建模型
Running libsvm with subprocess don't create a model
我正在尝试使用 svm-train 生成 20 个模型。此脚本工作并打印交叉验证值,但未创建模型文件。我不知道为什么,任何想法?
for i in range(1,21):
format_libsvm(data,"test",i) # create a data file called test
data = "test"
model = "model"+str(i)
batcmd = "./libsvm-3.21/svm-train -b 1 -v 10 "+data+".scale "+model
subprocess.call(batcmd, shell=True)
regex_CV = 'Cross Validation Accuracy = ([0-9\.]+)%'
result_re = re.search(regex_CV,result)
print (num2aa[i]+" "+result_re.group(1))
非常感谢您提供的任何帮助。
"Cross validation is used for selecting good parameters. After finding them, you want to re-train the whole data without the -v option." csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html#f501
这就是我没有模型文件的原因。我的错。
我正在尝试使用 svm-train 生成 20 个模型。此脚本工作并打印交叉验证值,但未创建模型文件。我不知道为什么,任何想法?
for i in range(1,21):
format_libsvm(data,"test",i) # create a data file called test
data = "test"
model = "model"+str(i)
batcmd = "./libsvm-3.21/svm-train -b 1 -v 10 "+data+".scale "+model
subprocess.call(batcmd, shell=True)
regex_CV = 'Cross Validation Accuracy = ([0-9\.]+)%'
result_re = re.search(regex_CV,result)
print (num2aa[i]+" "+result_re.group(1))
非常感谢您提供的任何帮助。
"Cross validation is used for selecting good parameters. After finding them, you want to re-train the whole data without the -v option." csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html#f501
这就是我没有模型文件的原因。我的错。