sklearn的SVM的decision_function_shape的ovo和ovr SVM本是二分类的分类算法,而由于其直逼神经网络的强大性能,因此也广被应用于多分类领域,这ovo和ovr就是多分类时需要进行选择的两种不同策略。 ovo:one versus one,一对一。即一对一的分类器,这时对K个类别需要构建K * (K - 1) / 2个分类器 ovr:one ver...
decision_function_shape="ovo") clf.fit(X, y) plot_decision_boundary(lambda x: clf.predict(x)) plt.title("SVM-Nonlinearity") plt.show() #预测测试集数据 y_train_pred = svmmodel.predict(X_train) print("SVM模型预测训练集300例数据结果如下:\n",y_train_pred) y_test_pred = svmmodel.pr...
class sklearn.svm.NuSVC(nu=0.5, 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='ovr', random_state=None)) nu:训练误差部分的上限和支持向量部分的下限...
decision_function_shape:与“multi_class”参数含义类似,可以选择“ovo” 或者“ovr”(0.18版本默认是“ovo”,0.19版本为“ovr”) OvR(one vs rest)的思想很简单,无论你是多少元分类,我们都可以看做二元分类,具体的做法是,对于第K类的分类决策,我们把所有第K类的样本作为正例,除第K类样本以外的所有样本作为负...
coef0:核函数常数值(y=kx+b中的b值),只有‘poly’和‘sigmoid’核函数有,默认值是0。max_iter:最大迭代次数,默认值是-1,即没有限制。probability:是否使用概率估计,默认是False。decision_function_shape:与'multi_class'参数含义类似。cache_size:缓冲大小,用来限制计算量大小,默认是200M。
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=’ovr’, random_state=None)
python代码实现分多类,decision_function_shape="ovr" 核函数 通过核函数,二维数据难以分类的可以转换为多维函数,然后分类 python代码kernel函数设置 gamma越高,复杂度越高 其它机器学习分类算法 decision_function SVM分割超平面的绘制与SVC.decision_function( )的功能 ...
gamma=0.1,decision_function_shape='ovo',# one vs one 分类问题C=0.8)clf.fit(x_train,y_train)# 训练 复制代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print(clf.score(x_train,y_train))# 输出训练集的准确率 复制代码 由于准确率表现不直观,我们可以通过其他方式观察结果。
decision_function_shape:决策函数类型,可选参数’ovo’和’ovr’,默认为’ovr’。’ovo’表示one vs one,’ovr’表示one vs rest。 random_state:数据洗牌时的种子值,int类型,可选参数,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。
# 打印分类器 clf 的一系列参数SVC(C=1.0,cache_size=200,class_weight=None,coef0=0.0,decision_function_shape='ovr',degree=3,gamma='auto_deprecated',kernel='linear',max_iter=-1,probability=False,random_state=None,shrinking=True,tol=0.001,verbose=False)# 支持向量[[1.1.][2.3.]]# 属于支持向...