上面将SVM再赘述了一下,下面学习sklearn中的SVM方法,sklearn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,主要包含LinearSVC,NuSVC和SVC三个类,另一类是回归算法库,包含SVR,NuSVR和LinearSVR三个类,相关模块都包裹在sklearn.svm模块中。 对于SVC,NuSVC和LinearSVC 三个分类的库,SVC和NuSVC差不多,区别仅仅在于对损失...
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import svm from sklearn import metrics from sklearn.preprocessing import StandardScaler #导入数据 path = '/Users/apple/Desktop/GitHubProject/Read mark/数据分析...
逻辑回归:from sklearn.linear_model import LogisticRegression 朴素贝叶斯:from sklearn.naive_bayes import GaussianNB K-近邻:from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 决策树:from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 支持向量机:from sklearn import svm 二、sklearn中svc的使用 (1)使用numpy中...
fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler 但是为了展示这个归一化的计算过程,笔者建议采用上面的函数。 接下来需要将数据随机分为训练集和预测集,这块就直接采用现成的函数就可以了。如果需要了解这两个函数的内在逻辑可以参看CART决策树回归算法部分的python实现 x_train, x_test, y_train, y_test = tts(x, y,...
sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma=0.0,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200,class_weight=None,verbose=False,max_iter=-1,random_state=None) 我将讨论对模型性能有更高影响的一些重要参数“kernel”、“gamma”和“C”。 核函数我们已经讨论过了。在这...
fromsklearnimportsvmimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt##设置子图数量fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,figsize=(7,7)) ax0, ax1, ax2, ax3=axes.flatten()#准备训练样本x=[[1,8],[3,20],[1,15],[3,35],[5,35],[4,40],[7,80],[6,49]] ...
python SVM 案例,sklearn.svm.SVC 参数说明 sklearn.svm.SVC 参数说明 经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数翻译了一些,以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。
from sklearn import svm # svm支持向量机 import matplotlib.pyplot as plt # 可视化绘图 data_set = np.loadtxt("SVM_data.txt") train_data = data_set[:,0:2] # 训练特征空间 train_target = np.sign(data_set[:,2]) # 训练集类标号 ...
python SVM 案例,sklearn.svm.SVC 参数说明 sklearn.svm.SVC 参数说明 经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数翻译了一些,以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。
(X, y, eval_train=True)y_pred, _ = svm.predict(X)print(f"Accuracy:{np.sum(y==y_pred)/y.shape[0]}")#0.9108# Test with Scikitfromsklearn.svmimportSVCclf = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=1)clf.fit(X, y)y_pred = clf.predict(X)print(...