1.2 线性SVM建模 在完成SVC的导入工作后,根据如下代码就可以使用线性SVM进行分类建模了: def train(x_train, x_test, y_train, y_test): clf = SVC(kernel='linear') clf.fit(x_train, y_train) y_pre = clf.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pre)) # 结果 precision recall ...
non-linear SVM 将低维空间数据,映射到高维的特征空间,变为线性可分。 将x映射到\Phi(x), 常用的就那么几种: 例如:Quadratic Basic Functions中的函数映射如下: 同时,我们发现: 所以 所谓的核函数,说白了就是: 低维空间上线性不可分,那么寻求一种将低维空间特征的点积转化为高维空间特征的点积的映射方法,再...
通过Kernel 推广到非线性的情况就变成了一件非常容易的事情了(相信,你还记得本节开头所说的:“通过求解对偶问题得到最优解,这就是线性可分条件下支持向量机的对偶算法,这样做的优点在于:一者对偶问题往往更容易求解;二者可以自然的引入核函数,进而推广到非线性分类问题”)。
通过Kernel 推广到非线性的情况就变成了一件非常easy的事情了(相信,你还记得本节开头所说的:“通过求解对偶问题得到最优解,这就是线性可分条件下支持向量机的对偶算法,这样做的长处在于:一者对偶问题往往更easy求解;二者能够自然的引入核函数,进而推广到非线性分类问题”)。
. 主要参考官网的该案例:One-class SVM with non-linear kernel (RBF) 整个案例的code: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print(__doc__) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager from sklearn import svm xx, yy = np.meshgrid(np.linspace...
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:", ...
params.kernel_type = SVM::LINEAR; params.term_crit = TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, (int)1e7, 1e-6); //--- 3. Train the svm --- cout << "Starting training process" << endl; CvSVM svm; svm.train(trainData, labels, Mat(), Mat()...
支持向量机分为三种,线性可分支持向量机和线性支持向量机都是对线性可分的数据做处理,线性支持向量机也仅仅是对异常值做处理,并不是真正的对非线性可分数据做处理,接下来将会介绍支持向量机的第三种方法非线性支持向量机(non-linear support vector machine)。
示例代码：model = GridSearchCV, param_grid={'kernel': ['linear', 'rbf', 'poly', 'sigmoid'], 'C': [0.1, 1, 10]}, cv=5).fit其中param_grid指定了要尝试的核函数和c值组合，cv指定了交叉验证的折数。其他实用工具：除了GridSearchCV外，还可以使用如Pipeline等工具来简化模型训练...
kernel可以选择RBF、Linear、Poly、Sigmoid,默认的是RBF; degree决定了多项式的最高次幂; max_iter表示最大迭代次数,默认值为1; coef0是核函数中的独立项; class_weight表示每个类所占据的权重,不同的类设置不同的惩罚参数C,缺省为自适应; decision_function_shape包括ovo(一对一)、ovr(多对多)或None(默认值)...