使用libsvm对训练集和测试集进行归一化简单.py

Question

我离你很近。我有两个文件trainingSeta.data和testingSeta.data。这些罚款的格式如常见问题解答所述。我正在尝试规范化两个文件中的数据。但是很难理解这些指南来衡量它们。你知道吗

它说我应该使用svm-scale，但它似乎不起作用。这两个文件与svm-scale位于同一文件夹中。在指南上他们的档案是什么。规模还有一些东西。t。刻度。我不知道如何将我的文件转换成这种格式，以及如何规范化我的数据。我应该使用svm-scale还是easy.py

任何帮助都将不胜感激。你知道吗

我解决了。你知道吗

如何结束问题？你知道吗

Answer 1

支持向量机规模可以做到这两个

• 或扫描特征范围数据、缩放数据和写入范围文件。你知道吗
• 使用现有范围文件缩放数据

从libsvm faq

Q: Should I scale training and testing data in a similar way?
Yes, you can do the following:
> svm-scale -s scaling_parameters train_data > scaled_train_data
> svm-scale -r scaling_parameters test_data > scaled_test_data

我在FAQ中缺少的是-您必须对测试和训练数据使用相同的范围文件。你知道吗