Linear model —— linear svm —— kernel svm —— DNN 线性模型——线性SVM——非线性核SVM —— 深度学习 从线性模型开始,模型复杂度不断增加。SVM作为一个桥梁,具有承上启下的作用。正是核技巧的应用,使得SVM在深度学习还没有流行起来的时候,在各个领域都有较好的表现和广泛的应用。 六、总结 本篇从另...
"linear": 线性核函数 "poly":多项式核函数"rbf" : 径像核函数/高斯核函数 "sigmoid":核矩阵 ''' model = svm.SVC(kernel='linear', C=2.0) model.fit(train_X, train_y) y_pred = model.predict(test_X) print(accuracy_score(test_y, y_pred))...
但是svm的解可以由少量support vectors给出. 4. svm和logistic regression都是linear model, ...
model= svm.SVC(kernel='linear', class_weight='balanced')#model = svm.SVC(kernel='linear', class_weight={0:10,1:1}) # 0类别权重为10,1类别权重为1.model.fit(train_x, train_y) pred_test_y=model.predict(test_x)print(sm.classification_report(test_y, pred_test_y))#绘制分类边界线n ...
#第七步 逻辑回归分类from sklearn.linear_model import LogisticRegressionlr = LogisticRegression(C=100.0,random_state=1)lr.fit(X_train_std,y_train)res4 = lr.predict(X_test_std)print(res4)print(metrics.classification_report(y_test, res4, digits=4))plot_decision_region(X_train_std,y_train...
线性模型中提到过,linearSVM算法,就是一种使用了线性内核的SVM算法,不过linearSVM不支持对核函数进行修改【默认只能使用线性内核】 直观体验不同内核的SVM算法在分类中的不同表现: #导入红酒数据集 from sklearn.datasets import load_wine #定义一个函数来画图 ...
model = SVC(kernel='linear', C=1E10) model.fit(X, y) # 绘制数据点和决策边界 plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, s=50, cmap='autumn') ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格以绘制决策边界 ...
classifier_soft.fit(X_train,y_train)# 方法 2svm_classifier_soft=sklearn.svm.SVC(kernel='linear...
model = svm.SVC(kernel='linear') # 这里选择线性核函数 ```5. **训练模型**：```python model.fit(X_train, y_train)```6. **进行预测**：```python y_pred = model.predict(X_test)```7. **评估模型**：```python print(classification_report(y_test, y_pred))print("Accuracy:", ...
(2)kernel:用来选择核函数,可选项为linear(线性核)、poly(多项式核)、rbf(径向基核即高斯核)、sigmoid(双曲正切核)、precomputed(要求特征属性数目和样本数目一样)或者自定义,默认为rbf; (3)degree:使用多项式核函数时,给定多项式的项数,默认为3,其它核函数忽略此参数; ...