使用scikit-learn实现SVM 以下是使用Python的scikit-learn库实现SVM分类器的示例代码: fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportnumpyasnp# 加载数据集iris=datasets.load_iris()X=iris.data y=iris.target# 划分训...
3.2 sklearn.svm.NuSVC Nu-Support Vector Classification(NuSVC)总体上同SVC一样,都是基于libsvm库来实现的,只是多了一个控制支持向量个数的参数(并不直接是支持向量的个数)。即nu,其默认值是0.5。所以就不准备继续唠叨。 3.3 sklearn.svm.LinearSVC Linear Support Vector Classifi...
在Scikit-Learn中,可以从.svm模块实例化一个LinearSVC()对象: importpandasaspdimportsklearnfromsklearnimportdatasets# 导入数据集df_=datasets.load_iris()df=pd.DataFrame()df['petal_length']=df_['data'][:,2]df['petal_width']=df_['data'][:,3]df['target']=df_['target']==1# 定义训练集和...
但是这种技术总是感觉非常神秘,在sklearn中看到了人脸识别的example,代码网址如下: http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/applications/face_recognition.html#example-applications-face-recognition-py 首先介绍一些PCA和SVM的功能,PCA叫做主元分析,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的...
在scikit-learn中,每个包的位置都是有规律的,比如:随机森林就是在集成学习文件夹下。 应用 1、构建SVM分类模型 svm算法在scikit-learn.svm.SVC下,所以: 算法位置填入:svm 算法名填入:SVC() 模型名自己起,这里我们就叫svm_model 套用模板得到程序如下: ...
而且在scikit-learn中,每个包的位置都是有规律的,比如:随机森林就是在集成学习文件夹下。 模板1.0应用案例 1、构建SVM分类模型 通过查阅资料,我们知道svm算法在scikit-learn.svm.SVC下,所以: 算法位置填入:svm 算法名填入:SVC() 模型名自己起,这里我们就叫svm_model ...
scikit-learn 是一个非常强大的机器学习 Python 库。它是一个采用 新 BSD 许可协议(new BSD licence)(LCTT 译注:即三句版 BSD 许可证) 的自由开源软件。scikit-learn 提供了回归、分类、聚类和降维等当面的算法,如支持向量机(Support Vector Machine)(SVM)、随机森林、k-means 聚类等。
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC import mglearn.datasets import matplotlib.pyplot as plt #forge数据集是一个二维二分类数据集 X,y=mglearn.tools.make_handcrafted_dataset() X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2, rando...
我们将使用Python的scikit-learn库来实现一个简单的支持向量机分类器,并在一个合成的数据集上进行可视化展示。 1、导入必要的库和数据集生成 from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_moons import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...
from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import make_blobs # === 第一步:构造一个样本不均衡的数据集合例子 x, y = make_blobs(n_samples=[500, 50], # 两个簇,每个簇的样本个数分别就是元素值 centers=[[2, 2], [4, 4]], # 指定两个簇的中心 cluster...