因此在支持向量机中,要依赖调节样本均衡的参数:SVC类中的class_weight和接口fit中可以设定的sample_weight。 参数:class_weight 可输入字典或者"balanced”,可不填,默认None 对SVC,将类i的参数设置为class_weight [i] * C。 如果没有给出具体的class_weight,则所有类都被假设为占有相同的权重1,模型会根据数据...
class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=- 1, decision_function_shape='ovr', break_ties=False, random_state=None) 1. 2. 3. 4. 5...
plt.show() 3 二分类SVC中的样本不均衡问题:重要参数class_weight SVC的参数:class_weight SVC的接口fifit的参数:sample_weight 1. 导入需要的库和模块 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfromsklearnimportsvmfromsklearn.datasetsimportmake_blobs 2. 创建样本不均衡的数据集 class_1 = 500#类别1...
那么,在计算总的F1的时候,我们希望给三个类别的F1值赋予的权重为 10 / 17, 5 / 17, 2 / 17,于是,计算总F1的时候,将会把更多的权重给样本数量多的类. 在sklearn示例代码给的例子中,可以发现label 0,label 1, label 2对应的数量均为2,所以采用macro和weight方式计算的F1值都一样,为0.26 micro F1值 m...
from sklearn.svm import SVC svc = SVC() ''' __init__函数 def __init__(self, C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', 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'...
svc.decision_function(X)样本X到分离超平⾯的距离 svc.fit(X, y[, sample_weight])根据给定的训练数据拟合SVM模型。svc.get_params([deep])获取此估算器的参数并以字典⾏书储存,默认deep=True，以分类iris数据集为 例，得到的参数如下 svc.predict(X)根据测试数据集进⾏预测 svc.score(X, y[, sample...
sklearn.metrics模块实现了几个损失、得分和效用函数来衡量分类性能。某些度量可能需要正类的概率估计、置信值或二进制决策值进行概率估计。大多数实现都允许每个样本通过sample_weight参数提供对总分的加权贡献。 在下面的小节中,我们将描述这些函数中的每一个,前面是一些关于通用API和度量定义的注释。
口score(X,y[, sample_weight]):返回在(X,y)上预测的准确率( accuracy)。 2、SVM非线性分类 sklearn svm 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, ...
SVC (而不是 NuSVC)在fit 方法中实现了一个关键字 class_weight 。这是一个{class_label:value}格式的字典,其中value是一个大于0的浮点数,它将classclass_label的参数 C设置为C * value。SVC,NuSVC, SVR,NuSVR,LinearSVC,LinearSVR andOneClassSVM 还实现了在fit 方法中通过关键字sample_weight给单个样本添加...
svc.decision_function(X) 样本X到分离超平面的距离 svc.fit(X, y[, sample_weight]) 根据给定的训练数据拟合SVM模型。 svc.get_params([deep]) 获取此估算器的参数并以字典行书储存,默认deep=True,以分类iris数据集为例,得到的参数如下 {'C':1.0,'cache_size':200,'class_weight':None,'coef0':0.0,'...