学习svm－开发者之家

问题描述我正在使用skLearning执行多分类任务。我需要将所有数据拆分为Train_Set和TestSet。我想从每个班级随机抽取相同的样本号。实际上，我觉得这个功能很有趣X_train,X_test,y_train,y_test=cross_validation.train

问题描述使用交叉验证来确定最佳参数似乎相当标准。当然，这通常是一个耗时的过程。有什么捷径吗？有没有其他更快的探索性分析形式，可以提供关于哪些值将是最佳的提示？例如，以我目前对机器学习和支持向量机的理解，我可能会做一些事情，比如在C的指数为10的[10e-5，10e5]范围内执行初

问题描述我有这个代码。我可以使用joblib.ump将‘pca’和‘svm_clf’保存到一个文件吗？如果没有，还有其他方法吗？fromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.externalsimportjoblibfromsklearnimportde

发布：2022-10-16 标签：python svm pca joblib

问题描述我知道软边距支持向量机有一个内置函数，如下所示。fromsklearn.svmimportSVCclf=SVC(C=1,kernel='linear')clf.fit(X,y)但对于硬间隔支持向量机，我们需要C=0，对吗？但当我让C=0时，代码报告错误ValueError

发布：2022-10-16 标签：python scikit-learn svm

问题描述我正在尝试用e1071的支持向量机绘制分隔三类问题的二维超平面(线)。我使用了默认方法(因此不涉及公式)，如下所示：library('e1071')##S3methodforclass'default':machine<-svm(x,y,kernel="linear")我

发布：2022-10-16 标签：r machine-learning svm plot

问题描述我在R中使用的是e1017中的支持向量机模型。我曾使用支持向量机进行文本挖掘和分类。所以我的数据是DTM(从文档语料库获得的文档术语矩阵)。如何开始绘制我的支持向量机模型？下面是我在类预测代码中使用的支持向量机模型model<-svm(dtm,classvec,kerne

问题描述我使用来自SCRKIT学习的线性支持向量机(LinearSVC)来解决二值分类问题。我知道LinearSVC可以给我预测的标签和决策得分，但我想要概率估计(对标签的信心)。由于速度的原因，我想继续使用LinearSVC(与使用线性内核的sklearn.svm.SVC相比)

问题描述假设我有这个Pipeline对象：fromsklearn.pipelineimportPipelinepipe=Pipeline([('my_transform',my_transform()),('estimator',SVC())])要将超参数传递给我的支持向量分类器

问题描述我使用GridSearchCV和RandomizedSearchCV为我的TCSVM模型找到了最佳参数和最佳分数。现在我想使用BayesSearchCV来与以前的方法进行比较，但是我收到了这个错误__init__()gotanunexpectedkeywordargume

问题描述我正在处理一个二进制分类问题。在这种情况下，我使用了从skLearning导入的Logistic回归和支持向量机模型。这两个模型用相同的、不平衡的训练数据进行拟合，并调整了类权重。他们也取得了可比的成绩。当我使用这两个预先训练好的模型来预测新的数据集时。LR模型和SVM模