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sklEArn svm 参数

主要是调kernel,C 和gamma

有linear,rbf,sigmoid和poly

from sklearn.svm import SVCmodel = SVC()model.fit(X_train, y_train)model.predict(X_test) # 输出类别model.predict_proba(X_test) # 输出分类概率model.predict_log_proba(X_test) # 输出分类概率的对数

SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([...

CvSVMParams::CvSVMParams():svm_type(CvSVM::C_SVC),kernel_type(CvSVM::RBF),degree(0),gamma(1),coef0(0),C(1),nu(0),p(0),class_weights(0)SVM种类:CvSVM::C_SVCC_SVC该类型可以用于n-类分类问题(n>=2),其重要特征是它可以处理非完美分类...

改成result = clf.predict([[2, 2]])

SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([...

from sklearn import externals externals.joblib.dump(clf,'文件名') #clf是fit好的模型,文件名是保存在本地的文件 clf=externals.joblib.load(‘文件名’) #这样就又把本地的模型载入,可以使用了

1首先需要安装Cython,网上下载后进行本地安装pythonsetup.pyinstall2下载Sklearn包,进行本地安装(使用pip或easy_install总是出错,如cannotimportmurmurhash3_32,最终本地安装成功)3安装后可用nosetests-vsklearn来进行测试

CvSVMParams::CvSVMParams() : svm_type(CvSVM::C_SVC), kernel_type(CvSVM::RBF), degree(0), gamma(1), coef0(0), C(1), nu(0), p(0), class_weights(0) SVM种类:CvSVM::C_SVC C_SVC该类型可以用于n-类分类问题 (n>=2),其重要特征是它可以处.

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