y) #设定class_weight wclf = svm.SVC(kernel='linear', class_weight={1: 10}) wclf.fit(X, y) #给两个模型分别打分看看,这个分数是accuracy准确度 print(clf.score(X,y)) print(wclf.score(X,y)) #样本均衡之后,准确率下降了,没有样本均衡的准确率更高 #4.绘制两个模型下数据的决策边界...
对于训练样本带有噪声的情况,一般采用后者,把训练样本集中错误分类的样本作为噪声。 kernel: str参数 默认为‘rbf’ 算法中采用的核函数类型,可选参数有: ‘linear’:线性核函数 ‘poly’:多项式核函数 ‘rbf’:径像核函数/高斯核 ‘sigmod’:sigmod核函数 ‘precomputed’:核矩阵 precomputed表示自己提前计算好核函...
对于训练样本带有噪声的情况,一般采用后者,把训练样本集中错误分类的样本作为噪声。 kernel:str参数 默认为‘rbf’ 算法中采用的核函数类型,可选参数有: ‘linear’:线性核函数 ‘poly’:多项式核函数 ‘rbf’:径像核函数/高斯核 ‘sigmod’:sigmod核函数 ‘precomputed’:核矩阵 具体这些核函数类型,请参考上一篇...
对于训练样本带有噪声的情况,一般采用后者,把训练样本集中错误分类的样本作为噪声。 kernel:str参数 默认为‘rbf’ 算法中采用的核函数类型,可选参数有: ‘linear’:线性核函数 ‘poly’:多项式核函数 ‘rbf’:径像核函数/高斯核 ‘sigmod’:sigmod核函数 ‘precomputed’:核矩阵 precomputed表示自己提前计算好核函数...
[1, 10, 100, 1000], 'classifier__kernel': ['linear']}, {'classifier__C': [1, 10, 100, 1000], 'classifier__gamma': [0.001, 0.0001], 'classifier__kernel': ['rbf']}, ] grid_svm = GridSearchCV( pipeline_svm, param_grid=param_svm, refit=True, n_jobs=-1, scoring='accuracy...
kernel: str参数 默认为‘rbf’ 算法中采用的核函数类型,可选参数有: ‘linear’:线性核函数 ‘poly’:多项式核函数 ‘rbf’:径像核函数/高斯核 ‘sigmod’:sigmod核函数 ‘precomputed’:核矩阵 precomputed表示自己提前计算好核函数矩阵,这时候算法内部就不再用核函数去计算核矩阵,而是直接用你给的核矩阵。核矩...
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) Copy 参数说明 C:SVC的惩罚参数。默认值:1.0 C越大,相当于惩罚松弛...
classsklearn.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) ...
我可以这样做(伪代码): for i in range(100): linearSVC = svm.SVC(kernel='linear', probability=True) linearSVC.fit(X_train, y_train) addElementToXtrainSetAndYtrainSet() 或者: linearSVC = svm 浏览6提问于2020-07-01得票数 0 回答已采纳...
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,max_iter=-1,decision_function_shape=None,random_state=None) 参数: l C:C-SVC的惩罚参数C?默认值是1.0 ...