Shogun Machine Learning Toolbox

Для решения ряда задач понадобилась хорошая библиотека с алгоритмами машинного обучения. Shogun Machine Learning Toolbox – оказался как раз именно тем проектом. Он активно разрабатывается, участвует в Google Summer of Code, имеет приличный багаж алгоритмов и интерфейсов доступа.

Однако есть и минус – ошибки, возникающие в ходе эксплуатации, плохо описываются, и приходится долго разбираться, что же всё-таки не так.

Ниже привожу список ошибок и их решения.

Traceback (most recent call last):
 File "svm_train.py", line 85, in <module>
 my_classifier()
 File "svm_train.py", line 55, in my_classifier
 output = svm.apply()
 File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/modshogun.py", line 20755, in apply
 return _modshogun.MultiClassSVM_apply(self, *args)
 SystemError: [ERROR] assertion m_svms[i] failed in file classifier/svm/MultiClassSVM.cpp line 134

Неверный формат labels. Должны быть от 0 (нуля).

 

Traceback (most recent call last):
File "svm_train.py", line 87, in <module>
 classifier_libsvmmulticlass_modular(*parameter_list)
 File "svm_train.py", line 80, in classifier_libsvmmulticlass_modular
 kernel.init(feats_train, feats_test)
 File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/modshogun.py", line 16415, in init
 return _modshogun.Kernel_init(self, *args)
 SystemError: [ERROR] train or test features #dimension mismatch (l:11 vs. r:5)

Неверный формат features.

 

error: No matching function for overload
error: called from:
error: /../svm_train_pred_vis.m at line 81, column 14

Неверный формат labels.