clf = svm.SVC(kernel='rbf') 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], ...
SVC(kernel = 'ploy'):表示算法使用多项式核函数; SVC(kernel = 'rbf'):表示算法使用高斯核函数; SVM 算法的本质就是求解目标函数的最优化问题; 求解最优化问题时,将数学模型变形: 5)多项式核函数 格式: fromsklearn.svmimportSVC svc= SVC(kernel ='ploy') 思路:设计一个函数( K(xi, xj) ),传入原始...
from sklearn.datasets import make_circles from sklearn.svm import SVC import numpy as np X, y = make_circles(100, factor=.1, noise=.1) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='autumn') model=SVC(kernel='rbf').fit(X, y) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim(...
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()])...
sklearn.svm.SVC 支持向量机参数详解 用法如下: classsklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape='ovr', break_ties=...
clf = svm.SVC(kernel='rbf') 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],50)...
SVM 是一种用于分类和回归的监督学习算法。在分类任务中,SVM 构建一个决策边界,将不同类别的样本分开。SVC 类则实现了标准的支持向量机分类器。 SVC 类的构造函数有以下常用参数: sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', ...
'SVC(线性核)\n与Nystroem rbf特征映射\n' 'n_components=100'] plt.figure(figsize=(18, 7.5)) plt.rcParams.update({'font.size': 14}) # 预测并绘图 for i, clf in enumerate((kernel_svm, nystroem_approx_svm, fourier_approx_svm)): ...
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。
clf = SVC(kernel='rbf', C=1) clf.fit(X, y) # 绘制数据点 plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, s=30, 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 ...