接下来,我们创建一个SVM分类器的实例,并将“probability”参数设置为True。这是因为我们稍后将使用分类器的“predict_proba()”方法来获取类概率。然后将SVM分类器和参数网格传递给GridSearchCV,以创建一个模型,该模型将为SVM算法找到最佳超参数。 通过使用GridSearchCV,我们可以找到超参数的最佳组合,这将导致模型的最...
def plot_svm(kernel, df_input, y, C, gamma, coef): svc_model = svm.SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma, coef0=coef, random_state=11, probability=True).fit(df_input, y) Z = svc_model.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 0] Z = Z.reshape(xx.shape) fig =...
predicted=model.predict(x_test) ###调参 优化机器学习算法的参数值,能有效地提高模型的性能。让我们看一下SVM可用的参数列表。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma=0.0,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size...
SVC(probability=True)表示我们希望模型能够输出每个类别的预测概率,并通过fit方法进行模型训练。 5. 预测概率 我们使用训练好的模型对测试集进行预测,并输出每个类的概率: # 预测概率proba=model.predict_proba(X_test)# 查看前五个预测的概率print(proba[:5]) 1. 2. 3. 4. 5. predict_proba方法返回每个样本...
(svm2.decision_function(X_train_scaled)) print (svm2.decision_function(X_train_scaled)[:20]>0) #支持向量机分类 print(svm2.classes_) #malignant和bening概率计算,输出结果包括恶性概率和良性概率 print(svm2.predict_proba(x_test_scaled)) #判断数据属于哪一类,0或1表示 print(svm2.predict(x_test...
用于训练svm,具体参数已经在定义svc对象时给出,这时候只需要给出数据集x和x对应的标签y。 15. predict()方法 : 基于以上的训练,对预测样本T进行类别预测,因此只需要接收一个测试集T,该函数返回一个数组表示各测试样本的类别。 16. 属性有哪些 svc.n_support_:各类各有多少个支持向量 ...
classsklearn.svm.NuSVC(self, nu=0.5, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto_deprecated', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=1e-3, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape='ovr', random_state=None) ...
fromsklearnimportsvm X=np.array([[-1,-1], [-2,-1], [1,1], [2,1]]) y=np.array([1,1,2,2]) clt=svm.SVC(probability=True) clt.fit(X, y) printclt.predict([[-0.8,-1]]) printclt.predict_proba([[-0.8,-1]])
下面看看SVM在康奈尔影评数据集上的表现:(代码略) SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3, gamma=0.0, kernel='linear', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) 0.814285714286 ...
svm2.decision_function(X_train_scaled))print(svm2.decision_function(X_train_scaled)[:20]>0)#支持向量机分类print(svm2.classes_)#malignant和bening概率计算,输出结果包括恶性概率和良性概率print(svm2.predict_proba(x_test_scaled))#判断数据属于哪一类,0或1表示print(svm2.predict(x_test_scaled))SVM...