用Python开始机器学习（8：SVM支持向量机）-2

测试2：影评态度

SVM在康奈尔影评数据集上的表现：

代码：

#-*-coding:utf-8-*-

fromsklearnimportsvm

importnumpyasnp

importscipyassp

fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split

importmatplotlib.pyplotasplt

fromsklearn.datasetsimportload_files

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer

movie_reviews = load_files(u'E:/ML/DATA/电影分类数据/tokens')

#读取

movie_data = sp.load('movie_data.npy')

movie_target= sp.load('movie_target.npy')

x = movie_data

y =movie_target

count_vec = TfidfVectorizer(binary=False,decode_error='ignore',stop_words='english')

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2)

x_train = count_vec.fit_transform(x_train)#矩阵坐标，TF-IDF权值

x_test = count_vec.transform(x_test)

clf_linear = svm.SVC(kernel='linear').fit(x_train,y_train)

clf_poly = svm.SVC(kernel='poly',degree=3).fit(x_train,y_train)

clf_rbf = svm.SVC().fit(x_train,y_train)

clf_sigmoid = svm.SVC(kernel='sigmoid').fit(x_train,y_train)

fori,clfinenumerate( (clf_linear, clf_poly, clf_rbf, clf_sigmoid)):

printclf

answer = clf.predict(x_test)

#print answer

#print y_test

print(np.mean( answer == y_test ))

==================================================

D:\Anaconda2\python.exe D:/PyCharm/start/ML/SVM/SVM2_MOVIE.py

clf_linear：

SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,

decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='linear',

max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,

tol=0.001, verbose=False)

[1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0

1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1

1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0

1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1

1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1

0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1

1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1

1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1]

[1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0

1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1

1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0

1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0

1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1

0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0

1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1]

0.832142857143

clf_poly：

SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,

decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='poly',

max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,

tol=0.001, verbose=False)

[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]

[1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0

1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1

1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0

1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0

1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1

0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0

1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1]

0.460714285714

clf_rbf：

SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,

decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',

max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,

tol=0.001, verbose=False)

[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]

[1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0

1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1

1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0

1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0

1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1

0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0

1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1]

0.460714285714

clf_sigmoid：

SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,

decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='sigmoid',

max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,

tol=0.001, verbose=False)

[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]

[1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0

1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1

1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0

1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0

1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1

0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0

1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1]

0.460714285714

Process finished with exit code 0

最后编辑于 ：
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 人面猴
    序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...
    沈念sama阅读 203,324评论 5赞 476
  • 死咒
    序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,303评论 2赞 381
  • 救了他两次的神仙让他今天三更去死
    文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,192评论 0赞 337
  • 道士缉凶录：失踪的卖姜人
    文/不坏的土叔 我叫张陵，是天一观的道长。 经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？ 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,555评论 1赞 273
  • 港岛之恋（遗憾婚礼）
    正文 为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...
    茶点故事阅读 63,569评论 5赞 365
  • 恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的
    文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...
    开封第一讲书人阅读 48,566评论 1赞 281
  • 城市分裂传说
    那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。 笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播，决...
    沈念sama阅读 37,927评论 3赞 395
  • 双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑
    文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
    开封第一讲书人阅读 36,583评论 0赞 257
  • 万荣杀人案实录
    序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...
    沈念sama阅读 40,827评论 1赞 297
  • 护林员之死
    正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,590评论 2赞 320
  • 白月光启示录
    正文 我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,669评论 1赞 329
  • 活死人
    序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
    沈念sama阅读 33,365评论 4赞 318
  • 日本核电站爆炸内幕
    正文 年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,941评论 3赞 307
  • 男人毒药：我在死后第九天来索命
    文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,928评论 0赞 19
  • 一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
    文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,159评论 1赞 259
  • 情欲美人皮
    我被黑心中介骗来泰国打工， 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,880评论 2赞 349
  • 代替公主和亲
    正文 我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,399评论 2赞 342

推荐阅读更多精彩内容