classsklearn.svm.LinearSVC(penalty='l2', loss='squared_hinge', dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class='ovr', fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000) penalty:正则化参数,L1和L2两种参数可...
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 svc2=svm.LinearSVC(C=100,loss='hinge',max_iter=...
multi_class=ovr, fit_intercept=True, intercept_ scaling=1, class_weight=None verbose=0, random state=None, max iter=1000) 其参数如下。 口C:一个浮点数,罚项参数。 口loss:字符串。表示损失函数。可以为如下。 O" hinge':此时为合页损失函数(它是标准SVM的损失函数); O' squared_hinge':合页损失...
gamma:代表核函数的系数,默认为样本特征数的倒数。 再来看下LinearSVC类的原型: LinearSVC(penalty='l2', loss='squared_hinge', dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class='ovr', fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000) 在LinearSVC...
LinearSVC(C=1.0, class_weight=None, dual=True, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, loss='squared_hinge', max_iter=1000, multi_class='ovr', penalty='l2', random_state=None, tol=0.0001, verbose=0) 1. 2. 3. 4. 画出不同核函数模型的决策区域 ...
class sklearn.svm.LinearSVC(penalty='l2', loss='squared_hinge', dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class='ovr', fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000) penalty:正则化参数,L1和L2两种参数可选,仅LinearSVC有。
classsklearn.svm.LinearSVC(penalty=’l2’, loss=’squared_hinge’, dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class=’ovr’, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000) 这样会创建一个类,并且类中除了目前创建时的参数还有方法。
在实例化LinearSVC类的时候传入上一个小节介绍的超参数C,当: 超参数C越大容错空间越小,模型越接近Hard Margin SVM; 超参数C越小容错空间越大,模型越接近Soft Margin SVM; 为超参数C赋值一个相对比较大的值1e9。 绘制超参数C为1e9时候SVM算法分类的决策边界,这里使用绘制逻辑回归算法决策边界的plot_decision_boun...
LinearSVC 代码语言:javascript 代码运行次数:0 classsklearn.svm.LinearSVC(penalty='l2',loss='squared_hinge',dual=True,tol=0.0001,C=1.0,multi_class='ovr',fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,verbose=0,random_state=None,max_iter=1000) ...
LinearSVC(C=1.0, class_weight=None, dual=True, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, loss='squared_hinge', max_iter=1000, multi_class='ovr', penalty='l2', random_state=None, tol=0.0001, verbose=0) 画出不同核函数模型的决策区域 在平面上生成150000个待预测的点 xmin,xmax = data[:...