# 使用线性核的SVM进行分类svm_model=SVC(kernel='linear',random_state=42)svm_model.fit(X_train_pca,y_train) 性能指标如下: 可视化决策边界(直线)如下: (与逻辑回归的效果比对,查看动手学机器学习:一文弄懂逻辑回归) 引申一下,什么情况下使用逻辑回归什么情况下使用SVM? 05 代码来动手完成一个实际应用 imp...
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...
np.arange(y_min-0.5, y_max+0.5, h)) def plot_svm(kernel, df_input, y, C, gamma, coef): svc_model = svm.SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma, coef0=coef, random_state=11, probability=True).fit(df_input, y) Z = svc_model.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建多类别支持向量机模型,选择线性核函数 svm = SVC(kernel='linear') svm.fit(X_train, y_train) # 预测测试集中的类别 y_pred = svm.predict(X_test) ...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)```4. **创建SVM模型**：```python # 使用支持向量分类器（SVC）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)`...
#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,random_state=42)svm=SVC()svm.fit(X_train,y_train)print("accuracy on the training subset:{:.3f}".format(svm.score(X_train,y_train)))print("accuracy on the...
#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,random_state=42) svm=SVC() svm.fit(X_train,y_train) print("accuracy on the training subset:{:.3f}".format(svm.score(X_train,y_train))) ...
('selector', SelectKBest()), # 特征选择 ('model', svm.SVC(random_state=200)) # ...
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0) clf.fit(X, y) #设定class_weight wclf = svm.SVC(kernel='linear', class_weight={1: 10}) #少数类1占的权重是10 wclf.fit(X, y) #给两个模型分别打分看看,这个分数是accuracy准确度 #可以看到做样本均衡后,准确率下降了 ...