Как SVM классифицирует работу?

Question

Я абсолютно новичок в SVM или любом из этих методов классификации. Теперь я учился использовать SVM-мультикласс для классификации данных, и я запутался:

Я прекрасно понимаю, как svm-learn работает с тренировочными данными, создавая гиперплоскости и прочее и находя опорные векторы.

Мне кажется, что я не понимаю, как работает svm-классификация, или, скорее, какова ее реальная функция? Из своего названия svm-classify должен «назначать классы несекретным точкам», но, похоже, он просто дает мне «ошибки» и «средние потери» в тестовом наборе.

чтобы быть более понятным:

если я обучу SVM этим файлом:

class-label : data

и затем я передаю тестовый файл так:

    data1
    data2
    .
    .
    dataN

поэтому svm_classify должна выводить классы в эти данные ...

Разве не так?

Answer 1

Похоже, вы используете svm-light, но не libsvm. После того, как вы обучите данные, у вас должен быть файл модели. Затем вы запускаете svm_classify следующим образом:

svm_classify [options] example_file model_file output_file

Результат классификации должен быть записан в output_file.