Go 深度学习实用指南

package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/deep"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/linear_models"
)
 
func main() {
    // 创建一个线性支持向量机实例
    svm := deep.NewLinearSupportVectorMachine()
 
    // 加载数据集
    data, err := deep.ReadCSVToInstances("房价数据.csv", true)
    if err != nil {
        fmt.Println("无法加载CSV文件:", err)
        return
    }
 
    // 划分数据集为训练集和测试集
    trainingData, testingData := deep.InstancesTrainTestSplit(data, 0.70)
 
    // 训练模型
    err = svm.Train(trainingData)
    if err != nil {
        fmt.Println("无法训练模型:", err)
        return
    }
 
    // 评估模型
    predictions, err := svm.Predict(testingData)
    if err != nil {
        fmt.Println("无法进行预测:", err)
        return
    }
 
    // 打印模型评估结果
    fmt.Println(linear_models.MetricsToString(predictions, testingData))
}

这段代码示例展示了如何在Go中加载CSV数据集，将其划分为训练集和测试集，训练一个线性支持向量机模型，并评估模型性能。代码使用了golearn库中的相关函数，并处理了可能出现的错误。