#SVM Classifier model,核函数选择线性,惩罚参数为正无穷,即选择让所有样本点都满足条件 svm_clf = SVC(kernel="linear", C=float("inf")) svm_clf.fit(X, y) x0 = np.linspace(0, 5.5, 200)#在0到5.5的范围内返回200个等间隔的数 #设置的三条直线 pred_1 = 5*x0 - 20 pred_2 = x0 - ...
svm_classifier=make_pipeline(StandardScaler(),PolynomialFeatures(degree),SVC(kernel='linear',C=1))svm_classifier.fit(X_train,y_train)# 预测并计算准确率 y_pred=svm_classifier.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print("Accuracy:",accuracy)# 绘制决策边界 defplot_decision_boundary...
class_weight='balanced')线性问题,效率比svm.SVC高linear_svm = svm.SVC(kernel='linear',C=10)#核函数使用线性核,相当于没有使用核函数,参数C越大,对分类要求越严,越接近硬间隔fig=plt.figure()
## 使用核函数对非线性分类问题建模(gamma=0.20)svm = SVC(kernel='rbf',random_state=1,gamma=0.20,C=1.0)##较小的gamma有较松的决策边界svm.fit(X_train_std,y_train) plot_decision_region(X_train_std,y_train,classifier=svm,resolution=0.02) plt.xlabel('petal length [standardized]') plt.ylabel...
使用线性核来创建svc分类器。## Creating the linear kernelsvc_classifier = svm.SVC(kernel='linear', C=C).fit(X, y)C = 1.0Z = svc_classifier.predict(X_plot)Z = Z.reshape(xx.shape)## Code of plottingplt.figure(figsize=(15, 5))plt.subplot(121)plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0....
data」，把棍子 叫做「classifier」, 最大间隙trick 叫做「optimization」， 拍桌子叫做「kernelling」, ...
LinearSVC(C=1,loss='hinge') 1. 首先,我们使用 C=1 看下结果如何。 svc.fit(data1[['X1','X2']],data1['y']) svc.score(data1[['X1','X2']],data1['y']) 1. 2. 0.9803921568627451 1. 其次,让我们看看如果C的值越大,会发生什么 ...
SVC(C=1.0, kernel=‘rbf’, degree=3, gamma=‘auto’, coef0=0.0, tol=0.001, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, random_state=None) 1. 2. 参数: C:⽤于指定⽬标函数中松弛因⼦的惩罚系数值,默认为1 kernel:⽤于指定SVM模型的核函数,该参数如果为'linear',就表示线性核函数...
1. 鸢尾花代码 SVC指:支撑向量分类器(Support Vector Classifier) C取0.1,意味着α是从0~0.1 kernel: linear, 意味着使用线性核函数 decision function: 以鸢尾花三分类为例,给出某一个样本属于哪个类别的可能是比较大的 decision_function_shape: ovr,one_vs_rest。
def classifier(): #clf = svm.SVC(C=0.8,kernel='rbf', gamma=50,decision_function_shape='ovr') clf = svm.SVC(C=0.5, #误差项惩罚系数,默认值是1 kernel='linear', #线性核 kenrel="rbf":高斯核 decision_function_shape='ovr') #决策函数 return clf In [6] # 定义模型:SVM模型定义 clf ...