SVR(C=1.0, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.1, gamma='auto', kernel='poly', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) 1. 2. x_test = np.linspace(0,20,200).reshape((200,1)) 1. linear_y = svr_linear.predict(x_test) rbf_y = svr_rbf.predict(...
根据不同训练集、特征集,其中的参数的值的变化所得到的结果也会有不同,下面简单了解一下SVR中的参数的意义及部分参数所参考的值: kernel: type: string;optional(default=‘rbf’) 算法中所使用的核函数类型,其中有(‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’,‘precomputer’,默认使用‘rbf’) ...
LinearSVR是线性回归,只能使用线性核函数。 我们使用这些类的时候,如果有经验知道数据是线性可以拟合的,那么使用LinearSVC去分类 或者LinearSVR去回归,它们不需要我们去慢慢的调参去选择各种核函数以及对应参数, 速度也快。如果我们对数据分布没有什么经验,一般使用SVC去分类或者SVR去回归,这就需要我们选择核函数以及对核...
尽管支持向量机(SVM)通常用于分类,但它们可以同时用于回归和分类。支持向量回归(support vector regression,SVR)是一种用于回归分析的机器学习算法。它与传统的线性回归方法不同,因为它在连续空间中找到最适合数据点的超平面,而不是将数据点拟合成一条直线。 与SVM原理相比,SVR试图最大化间隔中的数据点数量,这个间隔的...
svm_poly_reg= SVR(kernel='poly', degree=2, C=100, epsilon=0.1) svm_poly_reg.fit(X, y) SVMs也可以用于异常点(值)检测,具体可以参考sk-learn文档。 原理解释 在这章我们会解释SVM如何做预测,以及训练算法是如何工作的,先从线性SVM分类器开始。
for kernel in ['linear','rbf']: svr=SVR(kernel=kernel) svr.fit(X_train,y_train) print(kernel,"核函数训练集:",svr.score(X_train,y_train)) print(kernel,"核函数测试集:",svr.score(X_test,y_test)) 1. 2. 3. 4. 5. 6.
reshape(-1, 1) linear_svr = SVR(kernel="linear") # 线性核 poly_svr = SVR(kernel="poly", degree=2) # 多项式核 rbf_svr = SVR(kernel="rbf") # 高斯核 # 训练 linear_svr.fit(x, y) poly_svr.fit(x, y) rbf_svr.fit(x, y) # 测试 linear_pred = linear_svr.predict(x) poly_...
与上面的SVR模型相类似。回归预测的结果 我们需要了解SVM有几种类型的核（‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’）。4.5的预测为130101.64，8.5为303706.02 我们将regressor = SVR()替换为regressor = SVR(kernel='rbf')，然后重新运行程序 这里的预测是115841.63（4.5）和403162...
regr = svm.SVR(kernel='rbf'). 同样可以选择不同的核函数。 `NuSVR`的创建: python. regr_nu = svm.NuSVR(nu=0.5). 4. 训练模型。 创建好模型对象后,就可以使用训练数据对模型进行训练。对于分类模型`clf`: python. clf.fit(X, y). 对于回归模型`regr`: python. regr.fit(X, y). 这里的`fit...
调用PolynomialKernelSVC函数,将degree参数设置为3,将函数返回的Pipeline对象命名为poly_kernel_svc,最后使用poly_kernel_svc对全部的数据集进行拟合训练。 绘制使用多项式核函数的SVM算法的决策边界。 使用多项式特征的SVM算法和使用多项式核函数的SVM算法对应的决策边界不一样,说明两种方法的实现有所不同。不过无论是那种...