在支持向量机（SVC）中，random_state 的作用与随机数种子类似。通过使用随机数种子，我们可以确保每次生成的随机数序列一致。下面通过代码示例来具体说明 random_state 的功能。在第一段代码中，我们没有设置 random seed，因此每次运行时取到的随机数都不同。这些随机数取自1至100之间的10个整数，它们...
random_state 相当于随机数种子，你可以先看一下图片中的代码和运行结果来了解它的作用。图中设置了rand...
random_state 相当于随机数种子，你可以先看一下图片中的代码和运行结果来了解它的作用。图中设置了rand...
最大迭代次数,如果为-1,表示不限制 random_state: int型参数 默认为None 伪随机数发生器的种子,在混洗数据时用于概率估计。 方法 ★fit()方法:用于训练SVM,具体参数已经在定义SVC对象的时候给出了,这时候只需要给出数据集X和X对应的标签y即可。 ★predict()方法: 基于以上的训练,对预测样本T进行类别预测,因此...
(14)random_state :用于概率估计的数据重排时的伪随机数生成器的种子。 ps:7,8,9一般不考虑。 from sklearn.svm import SVC import numpy as np X= np.array([[-1,-1],[-2,-1],[1,1],[2,1]]) y = np.array([1,1,2,2]) clf = SVC() ...
svc函数是python的支持向量机算法库中提供的一个函数,被用于训练和预测支持向量机模型。该函数的具体使用方法如下: 1.导入库: from sklearn.svm import SVC 2.创建模型对象: model = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42) 在此,使用SVC函数创建一个支持向量机模型对象。其中,kernel参数表示使用的内核...
我们可以发现,在sklearn的SVM中有sklearn.svm.SVC()和sklearn.svm.SVR()两个方法,他们对应的其实是SVM在分类和回归两种问题下的结构: support vector classify(SVC)支持分类机做二分类的,找出分类面,解决分类问题 support vector regression(SCR)支持回归机做曲线拟合、函数回归 ,做预测,温度,天气,股票 ...
random_state: int型参数 默认为None 伪随机数发生器的种子,在混洗数据时用于概率估计。 ★fit() 方法:用于训练SVM,具体参数已经在定义SVC对象的时候给出了,这时候只需要给出数据集X和X对应的标签y即可。 ★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...
train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0) 步骤6:规范化数据:特征标准化 对于许多机器学习算法而言,通过标准化(或Z分数标准化)进行特征标准化可能是重要的预处理步骤。 许多算法(例如SVM,K近邻算法和逻辑回归)都需要对特征进行规范化, ...
train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0) 步骤6:规范化数据:特征标准化 对于许多机器学习算法而言,通过标准化(或Z分数标准化)进行特征标准化可能是重要的预处理步骤。 许多算法(例如SVM,K近邻算法和逻辑回归)都需要对特征进行规范化, ...