問題タブ [shogun]

sklearn にはまだ実装されていない LMNN でマハラノビス距離を使用したかったのです。

metric-learn ライブラリを使用しようとしていますが、LMNN が遅いです。それで、私は将軍について調べています。

LMNNでこのチュートリアルを見ました。LMNN で学習した距離を使用し、KNN モデルで使用しています。

チュートリアルでは、精度の確認方法のみを説明しました。

eval = MulticlassAccuracy() accuracy = eval.evaluate(labels_predict, labels_test)

しかし、予測されたラベルの値を見たいです。

このデータセット内の人々をdr死したかどうかを分類するために、将軍ツールボックスを使用しようとしています。

shogun の紹介で述べたように、CFIle、LibSVMFile、SparseRealFeatures などの shogun エンジンを使用したいのですが、行き詰まっています。

まず第一に、このイントロダクションでは、LibSVMFile をその形式で直接ロードしますが、作成者は、CSV 形式 (彼が使用するデータセットの元の形式) からデータ ファイルを生成する方法について言及していません...

必要な形式のデータセットを持っていないので、データセットを CFile クラスでロードしようとしましたが、CCSVFile クラスでロードしようとしましたが、

と

(Ubuntu 17.10 でソースからコンパイルされた Python3 を介して shogun を使用しており、「from shogun import *」ですべての shogun をインポートしています)

それにもかかわらず、私が使用するとき

例のように、定義されていないクラスに関するエラーはありませんが、予想どおり、次のように縮退します。

データセットをロードするためにこの shogun エンジンを使用する正しい方法を知りたいです...

他の将軍ノートでは、彼らはそれらを使用せず、他のライブラリを使用してデータセットをロードするだけでした。私はそれが最善の方法だと考え始めています。