I have 114MB sized model file which is trained using svmlight.
file looks like :
* SVM-light Version V6.02 0 # kernel type 3 # kernel parameter
-d 1 # kernel parameter -g 1 # kernel parameter -s 1 # kernel
parameter -r empty# kernel parameter -u 696 # highest feature
index 1249668 # number of training documents 127580 # number of
support vectors plus 1 0 # threshold b, each following line is a SV
(starting with alpha*y) 0.046276536531765000148652688949369 4:1 6:1 8:1
17:1 23:1 28:1 32:1 36:1 40:1 44:1 48:1 52:1 56:1 60:1 64:1 68:1 72:1 76:1
80:1 81:1 88:1 89:1 96:1 100:1 104:$
-0.011569134132941250037163172237342 4:1 6:1 8:1 17:1 23:1 28:1 32:1 36:1
40:1 44:1 48:1 52:1 56:1 60:1 64:1 68:1 69:1 76:1 80:1 84:1 88:1 89:1 96:1
100:1 101$ -0.011569134132941250037163172237342 4:1 6:1 8:1 17:1 23:1
28:1 32:1 36:1 40:1 44:1 48:1 52:1 56:1 60:1 64:1 68:1 72:1 76:1 80:1 81:1
88:1 89:1 96:1 100:1 104$ -0.011569134132941250037163172237342 4:1 6:1
8:1 17:1 23:1 28:1 32:1 36:1 40:1 44:1 48:1 52:1 56:1 60:1 64:1 68:1 72:1
76:1 80:1 81:1 88:1 89:1 96:1 100:1 104$
-0.011569134132941250037163172237342 4:1 6:1 8:1 17:1 23:1 28:1 #
0.046276536531765000148652688949369 5:1 6:1 16:1 18:1 26:1 28:1 32:1 36:1
40:1 44:1 48:1 52:1 56:1 60:1 64:1 68:1 72:1 76:1 80:1 82:1 86:1 89:1 96:1
100:1 104$ -0.011569134132941250037163172237342 5:1 6:1 16:1 18:1 26:1
28:1 32:1 36:1 40:1 44:1 48:1 52:1 56:1 60:1 64:1 68:1 72:1 73:1 80:1 84:1
88:1 89:1 96:1 100:1 10$ -0.011569134132941250037163172237342 5:1 6:1
16:1 18:1 26:1 28:1 32:1 36:1 40:1 44:1 48:1 52:1 56:1 60:1 64:1 68:1 72:1
76:1 80:1 84:1 85:1 89:1 96:1 100:1 10$
-0.011569134132941250037163172237342 5:1 6:1 16:1 18:1 26:1 28:1 32:1 36:1
40:1 44:1 48:1 52:1 56:1 60:1 64:1 68:1 72:1 76:1 80:1 84:1 85:1 89:1 96:1
100:1 10$ -0.011569134132941250037163172237342 5:1 6:1 16:1 18:1 26:1
28:1 # 0.19667528026000125063177392803482 1:1 6:1 8:1 17:1 26:1 28:1
32:1 36:1 40:1 43:1 46:1 52:1 56:1 60:1 64:1 68:1 72:1 76:1 80:1 84:1 88:1
89:1 96:1 100:1 103:1$ -0.011569134132941250037163172237342 1:1 6:1 8:1
17:1 26:1 28:1 32:1 36:1 40:1 44:1 45:1 52:1 56:1 60:1 64:1 68:1 72:1 76:1
80:1 84:1 88:1 89:1 96:1 100:1 104$ -0.011569134132941250037163172237342
1:1 6:1 8:1 17:1 26:1 28:1 31:1 36:1 40:1 43:1 46:1 52:1 56:1 60:1 64:1
68:1 72:1 76:1 80:1 84:1 88:1 89:1 96:1 100:1 103$
-0.011569134132941250037163172237342 1:1 6:1 8:1 17:1 26:1 28:1 32:1 36:1
40:1 44:1 45:1 52:1 56:1 60:1 64:1 68:1 72:1 76:1 80:1 84:1 88:1 89:1 96:1
100:1 104$ -0.011569134132941250037163172237342 1:1 6:1 8:1 17:1 26:1
28:1 32:1 36:1 40:1 44:1 45:1 52:1 56:1 60:1 64:1 68:1 72:1 76:1 80:1 84:1
88:1 89:1 96:1 100:1 104$*
can I use this trained file with nltk to classify `plain input text`?
I am trying to use this trained file with svmlight classifier, but as
svmclassifier uses only `pair:valie` format and I want to classify `plain
text` it gives
* Reading model...OK. (127579 support vectors read) Classifying
test examples..Cannot parse feature/value pair !!! : Success*
because it requires input text also in `faeture/pair` format.
------------------------------------------------------------------------------
Meet PCI DSS 3.0 Compliance Requirements with EventLog Analyzer
Achieve PCI DSS 3.0 Compliant Status with Out-of-the-box PCI DSS Reports
Are you Audit-Ready for PCI DSS 3.0 Compliance? Download White paper
Comply to PCI DSS 3.0 Requirement 10 and 11.5 with EventLog Analyzer
http://pubads.g.doubleclick.net/gampad/clk?id=154622311&iu=/4140/ostg.clktrk
_______________________________________________
Scikit-learn-general mailing list
Scikit-learn-general@lists.sourceforge.net
https://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/scikit-learn-general
