如何使用Pym得到的分类器

Question

我是PyML在Python中的新用户。使用the tutorial，我执行了以下操作：

from PyML import *
data = Sparsedataset("heart")
s = SVM()
s.train(data) 
r = s.cv(data,5)

我得到了resultsetr，但是我不知道如何使用这个resultset用Python对一个全新的实例进行分类。有经验的人能帮我吗？如有任何建议，我们将不胜感激。在

谢谢。在

Answer 1

在r = s.sv(data,5)中，您正在进行交叉验证，它通过在数据集的不同部分上训练和测试5次来测量分类器的性能。当您的目标是对新实例进行分类时，这是不必要的。在

要对新实例进行分类，最好将这些实例放在不同的数据集中，并在训练后使用SVM对象的测试方法：

s = SVM()
s.train(trainingDataset)
r = s.test(testDataset)

然后，您将得到在testDataset中对新实例进行分类的结果。 使用s.test()的一个选项是在训练后使用s.classify(data, i)和{}对单个数据点进行分类，但在教程文档中不建议这样做，因为您将无法获得结果对象中包含的额外结果信息（如从s.test、s.cv或{}方法中获得的结果信息）。在