from sklearn.svmimportSVCmodel=SVC(kernel='rbf',probability=True)param_grid={'C':[1e-3,1e-2,1e-1,1,10,100,1000],'gamma':[0.001,0.0001]}grid_search=GridSearchCV(model,param_grid,n_jobs=8,verbose=1)grid_search.fit(train_x,train_y)best_parameters=grid_search.best_estimator_.get_...
LinearRegressionModelParameters LinearSvmTrainer LinearSvmTrainer.Options LinearTrainerBase<TTransformer,TModel> LogLoss LsrDecay LsrDecay.LearningRateSchedulerItem MaximumEntropyModelParameters MetaMulticlassTrainer<TTransformer,TModel> ModelParametersBase<TOutput> ...
LdSvmModelParameters.OutputType 属性参考 反馈 本文内容 定义 适用于 定义命名空间: Microsoft.ML.Trainers 程序集: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll 包: Microsoft.ML v1.6.0 C# 复制 public Microsoft.ML.Data.DataViewType OutputType { get; } 属性值 DataViewType 适用于 产品版本 ML.NE...
即在本例中通过model.Parameters我们可以得知 –s 参数为0;-t 参数为 2;-d 参数为3;-g 参数为2.8(这也是我们自己的输入);-r 参数为0。 关于libsvm参数的一点小说明: Libsvm中参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合,如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响,程序不会接受该...
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:", ...
train_model =svm.SVC() # 构建分类器 gird_search = GridSearchCV( pipe, parameters, cv...
model.Parameters参数意义从上到下依次为: -s svm类型:SVM设置类型(默认0) -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2) -d degree:核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3) -g r(gama):核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数) (默认类别数目的倒数) ...
Zhang H, Wang YJ, Li YF (2009) SVM model for estimating the parameters of the probability-integral method of predicting mining subsidence. Min Sci Tech 19:0385-0388H. Zhang, Y. J. Wang and Y. F.Li,"SVM model for estimating the parameters of the probability-integral method of predicting...
model=svm.SVC() grid_model=GridSearchCV(model,parameters,cv=10,return_train_score=True) grid_model.fit(X_train,y_train) # 用测试集做预测 pred_label=grid_model.predict(X_test) print('准确率: ',metrics.accuracy_score(pred_label,y_test)) ...
Parameters: [5x1 double] %结构体变量,依次保存的是 -s -t -d -g -r参数 nr_class: 4 %分类类别标签的数目 totalSV: 39 %总的支持向量个数 rho: [6x1 double] %分类器截距的负值,b=-model.rho Label: [4x1 double] %类别的标号 ProbA: [] ...