参考:https://stackoverflow.com/questions/45384185/what-is-the-difference-between-linearsvc-and-svckernel-linear 1、LinearSVC使用的是平方hinge loss,SVC使用的是绝对值hinge loss (我们知道,绝对值hinge loss是非凸的,因而你不能用GD去优化,而平方hinge loss可以) 2、LinearSVC使用的是One-vs-All(也成One-v...
参考:https://stackoverflow.com/questions/45384185/what-is-the-difference-between-linearsvc-and-svckernel-linear 1、LinearSVC使用的是平方hinge loss,SVC使用的是绝对值hinge loss (我们知道,绝对值hinge loss是非凸的,因而你不能用GD去优化,而平方hinge loss可以) 2、LinearSVC使用的是One-vs-All(也成One-v...
SVC(kernel="linear",C=1)要比LinearSVC(C=1,loss="hinge")慢很多,所以推荐使用LinearSVC(C=1,loss="hinge") 关于核的选用:一般来说,你应该先尝试线性核函数(记住LinearSVC比SVC(kernel="linear")要快得多),尤其是当训练集很大或者有大量的特征的情况下。如果训练集不太大,你也可以尝试高斯径向基核(Gaussia...
clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X, y) # 绘制数据点 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired) # 绘制决策边界 ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(xlim[0], xlim[1]...
2. kernel : str参数,默认为‘rbf’ 算法中提供的核函数类型,可选参数有: linear:线性核函数 poly:多项式核函数 rbf:径像核函数/高斯核 sigmod:sigmod核函数 precomputed:核矩阵。表示自己提前计算好核函数矩阵,算法内部就不再用核函数去计算核矩阵,而是直接用我们给的矩阵。
(y)clf=svm.SVC(C=1,kernel='rbf',gamma=1,decision_function_shape='ovo')# clf=svm.SVC(C=1,kernel='linear',decision_function_shape='ovr')clf.fit(x,y)y_hat=clf.predict(x)acc=accuracy_score(y,y_hat)np.set_printoptions(suppress=True)print(u'预测正确的样本个数:%d,正确率:%.2f%%'%...
ok,还有SVC的效果。因为SVC需要设置参数,直接通过网格搜索让机器自己找到最优参数,效果更好。 代码语言:javascript 复制 """2. 通过网格搜索寻找最优参数"""parameters={'gamma':np.linspace(0.0001,0.1),'kernel':['linear','poly','rbf','sigmoid'],}model=svm.SVC()grid_model=GridSearchCV(model,paramet...
支持向量机可以简单地使用Scikit-learn库中的sklearn.svm.SVC类执行。可以通过修改核参数来选择核函数。总共有五种方法可用: Linear Poly RBF (Radial Basis Function) Sigmoid Precomputed 本文将主要关注前四种核方法,因为最后一种方法是预计算的,它要求输入矩阵是方阵,不适合我们的数据集 ...
clf1=svm.SVC(kernel='linear',decision_function_shape='ovr').fit(data_train_x,data_train_y) clf2=svm.SVC(kernel='rbf',gamma=1).fit(data_train_x,data_train_y) clf3=svm.SVC(kernel='poly').fit(data_train_x,data_train_y)
svc_poly = SVC(kernel="poly") 1. 2. 3. # LinearSVC线性分类支持向量机,它是给根据liblinear实现的,可以用于二类分类,也可以用于多类分类 from sklearn.svm import LinearSVC linearSVC = LinearSVC() 1. 2. 3. from sklearn import datasets