没有冗长的Nu_SVR在科学工具包-学习

Question

我正在使用支持向量机学习科学知识，需要有详细的了解，以了解我的模型是如何进行培训。但是我无法得到支持向量机的详细内容，并且我一直得到以下输出:*

 begin training ....
 [LibSVM]

这就是我写的代码：

print("begin training ....")
svm = NuSVR(kernel="rbf",C=20, nu=0.9,verbose=True)
svm.fit(trX,trY)
print(".... training ended")

那么，为什么我要使用LibSVM而不是冗长的？我该怎么做才能长篇大论？

Answer 1

您可能会在木星笔记本或其他重定向标准输出(stdout)流的环境中使用此功能。

NuSVR的fit方法将任务推送给用C++ (来源在这里)编写的LibSVM。已编译的C++代码将信息性消息写入stdout。当verbose=True设置为NuSVR时，它将尝试从stdout获取这些消息，但如果某些笔记本环境阻碍了工作，这并不一定有效。

在普通的Python (或者像pythonanywhere.com一样正常)中进行同样的测试会产生一个详细的消息：

*
optimization finished, #iter = 260
epsilon = -0.000005
obj = -255.403240, rho = -1.521151
nSV = 30, nBSV = 12
[LibSVM]NuSVR(C=20, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
   max_iter=-1, nu=0.9, shrinking=True, tol=0.001, verbose=True)

LibSVM不是很详细:它不会在整个迭代过程中一步一步地给出消息，除非迭代出了问题。