在Jupyter Notebook中打印SVM模型的进度日志可以通过使用Python的logging模块来实现。下面是一个示例代码:
import logging
from sklearn import svm
# 创建一个logger对象
logger = logging.getLogger('svm_progress')
logger.setLevel(logging.INFO)
# 创建一个文件处理器,将日志写入文件
file_handler = logging.FileHandler('svm_progress.log')
file_handler.setLevel(logging.INFO)
# 创建一个控制台处理器,将日志输出到控制台
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)
# 创建一个日志格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
# 将日志格式器添加到处理器
file_handler.setFormatter(formatter)
console_handler.setFormatter(formatter)
# 将处理器添加到logger对象
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler)
# 创建一个SVM模型
model = svm.SVC()
# 设置进度日志
model.verbose = True
# 训练模型
logger.info('开始训练SVM模型...')
model.fit(X_train, y_train)
logger.info('SVM模型训练完成!')
# 预测
logger.info('开始进行预测...')
y_pred = model.predict(X_test)
logger.info('预测完成!')
在上述代码中,我们首先创建了一个logger对象,并设置了日志级别为INFO。然后,我们创建了一个文件处理器和一个控制台处理器,分别用于将日志写入文件和输出到控制台。接着,我们创建了一个日志格式器,并将其添加到处理器中。最后,我们将处理器添加到logger对象中。
在SVM模型中,我们可以通过设置verbose
参数来控制是否打印进度日志。将verbose
参数设置为True时,模型会打印出训练过程中的进度日志。
通过以上步骤,我们可以在Jupyter Notebook中打印SVM模型的进度日志,并将日志同时写入文件和输出到控制台。
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