接下来,我们训练一个基本的SVM,我们使用sklearn的支持向量机,对这些数据训练SVM模型。目前我们将使用一个线性核并将C参数设置为一个默认的数值。如下: 1 2 3 4 fromsklearn.svm import SVC # Support Vector Classifier model = SVC(kernel='linear') # 线性核函数 model.fit(X, y) 我们顺便看看SVC的所有...
%matplotlib inline from sklearn import datasets from sklearn import svm, metrics # metrics用于评估模型,例如正确率、召回率等 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 基于网格搜索交叉验证 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # ...
1fromsklearnimportsvm23fromsklearn.datasetsimportload_iris45fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split67datas =load_iris()8#print(datas)9data_x =datas.data10data_y =datas.target11#print(data_x)1213#print(data_y)1415x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data_x,data_y...
from sklearn.svmimportSVCfrom sklearn.metricsimportaccuracy_score from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split data=dataprocess()data=data.to_numpy()#print(data)x,y=np.split(data,(136,),axis=1)x=x[:,:]x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=1,train_s...
from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.svm import SVC 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.加载数据 #使用生成的数据 X, y = datasets.make_moons() #展示数据 plt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,1]) plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,1]) ...
使用sklearn实现SVM算法 使用sklearn封装好的方法来实现SVM算法。这一小节使用的数据集依然是经典的iris鸢尾花数据集,由于暂时只处理二分类问题,因此只取y > 2(y = 0, y = 1两个类别),并且为了方便可视化只选取每个样本的前两个特征。最后将处理后的数据集进行可视化。
fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV# 在sklearn中主要是使用GridSearchCV调参svc_model=svm.SVC(kernel='rbf')param_grid={'C':[1e-3,1e-2,1e-1,1,10,100,1000],'gamma':[0.001,0.0001]}# param_grid:我们要调参数的列表(带有参数名称作为键的字典),此处共有14种超参数的组合来进行网格搜...
最终的结果是A、B、C、D这四个数值中最大的。这种方法虽然好,但是当类别很多的时候,model的个数是n*(n-1)/2,代价还是相当大的。 在sklearn中的多类分类问题中,SVC、NuSVC采用'one-against-one'(即在模型中采用multi_class='ovo'),LinearSVC采用'one-vs-the-rest'多类分类机制(即在模型中采用multi_class...
from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt cancer=load_breast_cancer() data=cancer.data featureNames=cancer.feature_names #random_state 相当于随机数种子 X_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(cancer.data,cancer.target,stratify=cancer.target,rando...
如果你还没有安装`scikit-learn`，可以通过`pip`进行安装：```bash pip install scikit-learn ```### 使用SVM进行分类的步骤 1. **导入必要的库**：```python from sklearn import svm from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics ...