我使用PYML來構造一個多類線性支持向量機（SVM）。在訓練SVM後，我希望能夠保存分類器，以便在後續運行中，我可以立即使用分類器，而無需再次進行再培訓。不幸的是，.save（）函數不是該分類實施，並試圖醃它（這兩個標準的泡菜和cPickle的）產生以下錯誤信息：
pickle.PicklingError: Can't pickle : it's not found as __builtin_
我正在尋找啓動機器學習項目，並試圖安裝PyML（在Mac OS X 10.6.8上）。這樣做，我在運行python setup.py build時收到以下錯誤。 PyML/containers/ext/SparseDataSet_wrap.cpp: At global scope:
PyML/containers/ext/SparseDataSet_wrap.cpp:17658: fatal e
當使用機器學習庫PyML時，我有一個討厭的問題。 PyML使用libsvm來訓練SVM分類器。問題是libsvm輸出一些文本到標準輸出。但是因爲這是Python之外的，我不能攔截它。我嘗試使用問題Silence the stdout of a function in Python without trashing sys.stdout and restoring each function cal
我正在使用PyML進行SVM分類。但是，我注意到，當我使用LOO評估多分類分類器時，結果對象不報告靈敏度和PPV值。相反，他們是0.0： from PyML import *
from PyML.classifiers import multi
mc = multi.OneAgainstRest(SVM())
data = VectorDataSet('iris.data', labels
。使用the tutorial，我做了以下內容： from PyML import *
data = SparseDataSet("heart")
s = SVM()
s.train(data)
r = s.cv(data,5)
我得到的結果集r，但我不知道如何使用這個結果集到一個完全新的實例與Python分類。任何人都可以幫助我嗎？任何建議將不勝感激。 謝謝。