machine-learning - scikit で libsvm 形式を使用する

Question

私はこれらすべてのツールに非常に慣れていません。私は libsvm を使用しており、scikit を使用したいと考えていました。しかし、私の入力はすべて libsvm 形式です。このようなもの

 +1 1:1 36:1
 +1 1:1 11:1 25:1 36:1

load_svmlight_files 関数を使用してロードしました。ロードしたトレーニング データをロードした後、次のようになります (1, 0) 1.0 (1, 35) 1.0 (2, 0) 1.0 (2, 10) 1.0 (2, 24) 1.0 (2, 35) 1.0

しかし、pylabスキャッターを使用しようとすると、返されます

   ValueError: setting an array element with a sequence.

データを scikit の 2 次元配列に変更するにはどうすればよいですか?

Answer 1

sklearn.datasets.load_svmlight_file、データをscipy.sparseCSR マトリックスとしてロードしますが、matplotlib 散布図は NumPy 配列を想定しています。スパース データを密な NumPy 配列として実体化するとメモリに収まると思われる場合は、その.toarray()メソッドを呼び出すことができます。

また、散布図は 2D 配列データに対してのみ意味を持ちます。