class_weight:指定类别的权重,能够解决类别不平衡问题。 verbose:是否开启详细输出,默认值是False。 random_state:控制随机数生成的种子,确保结果的可重复性。 实际应用示例 下面是一个使用SVC进行分类的小例子。我们将使用Iris数据集进行分类,观察不同参数对模型的性能影响。 importnumpyasnpimportmatplot
1: 2} # 定义SVM分类器并设置权重 clf = svm.SVC(kernel='linear', class_weight=class_weight)...
clf = SVC(decision_function_shape='ovo') clf.fit(X, Y) 1. 上面用的是ovo(one vs one),也就是每一个类两两组合来构建,也可以选择’ovr’速度更快,效果不怎么样。 补充 参数class_weight 如果你想追求最高的召回率,宁可错杀不可放过,那么class_weight = "balanced" clf = SVC(kernel = kernel ,...
1类的权重为10。接着，我们使用SVC函数定义SVM模型，并传入class_weight参数。最后，我们训练模型，并使...
SVC:构建支持向量机模型,class_weight='balanced'表示自动调整类别权重,以应对不平衡数据。 fit():训练模型。 score():评估模型准确率。 可视化部分展示了决策边界,但由于波士顿数据集的特征多于两个,实际应用中只选择两个特征进行可视化。 运行...
l class_weight :类别的权重,字典形式传递。设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C) l verbose :允许冗余输出? l max_iter :最大迭代次数。-1为无限制。 l decision_function_shape :‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None3 l random_state :数据洗牌时的种子值,int值 ...
l class_weight :类别的权重,字典形式传递。设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C) l verbose :允许冗余输出? l max_iter :最大迭代次数。-1为无限制。 l decision_function_shape :‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None3 l random_state :数据洗牌时的种子值,int值 ...
[SVC(C=1.0,break_ties=False,cache_size=200,class_weight=None,coef0=0.0,decision_function_shape='ovr',degree=3,gamma='scale',kernel='linear',max_iter=-1,probability=True,random_state=RandomState(MT19937)at0x7F480F316A98,shrinking=True,tol=0.001,verbose=False),SVC(C=1.0,break_ties=False...
[SVC(C=1.0, break_ties=False, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='scale', kernel='linear', max_iter=-1, probability=True, random_state=RandomState(MT19937) at 0x7F480F316A98, shrinking=True, ...
SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=None, random_state=None) 参数的含义: ...