train允许用户指定用于选择最终模型的替代规则。该参数selectionFunction可用于提供一个函数来通过算法确定最终模型。包中现有三个函数:best是选择最大/最小值,oneSE尝试捕捉精神 Breiman et al (1984)") 并tolerance在最佳值的某个百分比容差范围内选择最不复杂的模型。 可以使用用户定义的函数,只要它们具有以
2— radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2) 3— sigmoid: tanh(gamma*u’*v + coef0) -d degree : set degree in kernel function(default 3) -g gamma : set gamma in kernel function(default 1/num_features) -r coef0 : set coef0 in kernel function(default 0) -c cost : set t...
1— polynomial: (gamma*u’*v + coef0)^degree 2— radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2) 3— sigmoid: tanh(gamma*u’*v + coef0) -d degree : set degree in kernel function(default 3) -g gamma : set gamma in kernel function(default 1/num_features) -r coef0 : set coef0...
y)svm_reg2.fit(X,y)#寻找支持向量函数deffind_support_vectors(svm_reg,X,y):#输入三个变量(模型,数据,标签)y_pred=svm_reg.predict(X)off_margin=(np.abs(y-y_pred)>=svm_reg.epsilon)#真实值与预测值的结果
^degree 2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2) 3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0) -d degree : set degree in kernel function (default 3) -g gamma : set gamma in kernel function (default 1/num_features) -r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0) -...
- decision_function_shape :‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None3 - random_state :数据洗牌时的种子值,int值主要调节的参数有:C、kernel、degree、gamma、coef0。 In [10] from sklearn.svm import SVC clf = SVC() clf.fit(X_train, y_train) SVC(C=1.0, break_ties=False, cache_size=...
如果这些参数都不令人满意,用户还可以计算自定义性能指标。该trainControl函数有一个参数summaryFunction,用于指定计算性能的函数。该函数应具有以下参数: data是一个数据框或矩阵的参考,其列名为obs和pred,用于观察和预测结果值(用于回归的数字数据或用于分类的字符值)。目前,类的概率没有被传递给函数。data中的值是对...
\[objective \space function: u = \left [ \begin{matrix}b\\w \end{matrix}\right ];Q=\left[\begin{matrix}0&0_d^T\\0_d&I_d\end{matrix}\right];p=\left[\begin{matrix}0_{d+1}\end{matrix}\right]\\constraints:A=y_n\left[\begin{matrix}1&x_n\end{matrix}\right];c_n=1\] ...
1、多项式核函数(polynomial kernel function) \\K(x, z)=(x \cdot z+1)^{p} 在这种核函数选择下,分类决策函数为: \\f(x)=\operatorname{sign}\left(\sum_{i=1}^{N_{i}} a_{i}^{*} y_{i}\left(x_{i} \cdot x+1\right)^{p}+b^{*}\right) 2、高斯核函数(Gaussian kernel ...
train 允许用户指定用于选择最终模型的替代规则。该参数 selectionFunction 可用于提供一个函数来通过算法确定最终模型。包中现有三个函数: best 是选择最大/最小值, oneSE 尝试捕捉精神 Breiman et al (1984)") 并 tolerance 在最佳值的某个百分比容差范围内选择最不复杂的模型。