LinearSVC 和 SVC(内核=“线性")有什么区别?
我找到了 sklearn.svm.LinearSVC 和 sklearn.svm.SVC(kernel='linear')，它们看起来与我非常相似，但我在路透社上得到的结果却截然不同. sklearn.svm.LinearSVC: 81.05% 在 28.87s train/9.71s testsklearn.svm.SVC:6536.53s 训练/2418.62s 测试中的 33.55% 两
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测试示例集属性应等于训练示例集 Rapidminer SVM 的 OR Superset
我是 Rapid Miner 的新手，并在其中使用了 SVM Linear.我的模型是: 我制作了训练示例集，其中包含 3552 个示例和仅 2 个属性，我正在进行名义到数字的转换，通过通过 SVM 线性模型，然后在应用模型中连接模型输出.这可以. 在测试示例集中，我有 735 个示例，它们具有 2 个属性并进行名义到数字的转换，然后将此转换后的示例集应用于应用模型.在此阶段，我在运行
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RBF内核的最佳西格玛?
如何为 RBF 内核选择最佳 sigma? 我使用的是单个类的分类器，以什么为基础，采用什么参数 解决方案 我建议你使用某种网格搜索.这是一种同时评估两个参数性能的技术.对于您的 SVM，有 sigma 和 C.因此，您对参数空间执行详尽搜索，其中每个轴代表一个参数，其中的一个点是两个参数值的元组 (C_i, sigma_i). 因此，要执行它，您只需为 C 选择一组:{C_1
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如何在 R 中重现 predict.svm?
我想在 R 中训练一个 SVM 分类器，并能够通过导出相关参数在其他软件中使用它.为此，我首先希望能够在 R 中重现 predict.svm() 的行为(使用 e1071 包). 我根据虹膜数据训练了模型. 数据(虹膜)# 通过删除第三个标签来简化数据ir
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来自线性 SVM 模型的权重(在 R 中)?
使用 kernlab 我用如下代码训练了一个模型: my.model c(.bias=-2.7, f1=0.3
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获取错误“(下标)逻辑下标太长"在 R 中从 e1071 包训练 SVM 时
我正在使用我的训练数据训练 svm.(R 中的 e1071 包).以下是有关我的数据的信息. >字符串(火车)'data.frame': 891 obs.共 10 个变量:$ 幸存下来: int 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 ...$ pclass : int 3 1 3 1 3 3 1 3 3 2 ...$ name : Factor w/15 levels "capt","col"
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数据集必须包含 R 中 SVM 中的所有因素
我正在尝试使用 R 中的支持向量机找到新输入向量的类概率.训练模型显示没有错误. fit
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使用 SIFT 特征训练 SVM 分类器
请我喜欢用 SIFT DESCRIPTOR 和 SVM 将一组图像分类为 4 类.现在，使用 SIFT 提取器，我得到了不同大小的关键点，例如 img1 有 100 个关键点，img2 有 55 个关键点......如何使用 matlab 构建给出固定大小向量的直方图 解决方案 在这种情况下，dense sift 或许是一个不错的选择. 有两个主要阶段: 第一阶段:创建密码本.
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如何在 R 中构建多类 SVM?
我正在使用支持向量机进行手写模式识别(字母)项目.我总共有 26 个类，但我无法在 R 中使用 SVM 进行分类.只有当它是二进制类时，我才能对图像进行分类.如何在 R 中为 Multiclass SVM 使用 SVM? 我正在使用“e1071"包. 提前致谢. 解决方案 e1071 中没有 Multiclass SVM 的直接等效项.此外，所有使用 SVM 进行多类分类的方法
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绘图错误，使用 svm 时缺少公式
我正在尝试绘制我的 svm 模型. 图书馆(国外)图书馆(e1071)x
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绘制来自 svm 拟合的数据 - 超平面
我使用 svm 找到依赖于 q 的超平面最佳拟合回归，其中我有 4 个维度:x、y、z、q. fit
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从精度、召回率、f1-score 计算准确率 - scikit-learn
我犯了一个巨大的错误.我将 scikit-learn svm 准确度的输出打印为: str(metrics.classification_report(trainExpected, trainPredict,digits=6)) 现在我需要根据以下输出计算准确度: 精确召回 f1-score 支持1 0.000000 0.000000 0.000000 12592 0.500397 1.0
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通过sklearn中的stdin设置决策函数的权重
有没有一种方法可以在我的脚本中将系数输入到 SVC 的 clf 中，然后应用 clf.score() 或 clf.predict() 函数进一步测试? 目前我正在使用 joblib.dump(clf,'file.plk') 来保存经过训练的 clf 的所有信息.但这涉及磁盘写入/读取.如果我能定义一个带有两个数组的 clf 表示支持向量 (clf.support_vectors_)、权重 (
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概率 SVM，回归
我目前已经为二进制类实现了概率(至少我是这么认为的).现在我想扩展这种回归方法，我正在尝试将它用于波士顿数据集.不幸的是，我的算法似乎卡住了，我当前运行的代码如下所示: from sklearn 导入分解从 sklearn 导入 svm从 sklearn.model_selection 导入 GridSearchCV从 sklearn.model_selection 导入 train_test_
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Multiclass SVM SKLearn 中返回了哪些支持向量
默认情况下，SKLearn 使用 一对一 在多类情况下训练 SVM 时的分类方案. 我有点困惑，当您调用 svm.n_support_ 或 svm.support_vectors_ 等属性时，您得到了哪些支持向量?例如，在 iris 数据集的情况下，有 3 个类，因此总共应该构建 3*(3-1)/2 = 3 个不同的 SVM 分类器.您从哪个分类器中获得了支持向量? 解决方案 更
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OneClassSVM 与 GridSearchCV 的使用
我正在尝试在 OneClassSVM 上执行 GridSearchCV 函数，但我似乎无法为 OCSVM 找到正确的评分方法.从我收集到的类似 OneClassSVM.score 的信息不存在，因此在 GridSearchCV 中没有需要的默认评分函数.不幸的是，文档中没有任何评分方法不起作用，因为它们专用于有监督的 ML，而 OCSVM 是一种无监督的方法. 有没有办法在 OneClass
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测试 SVM 分类器进行文本分类时出错
我已经阅读了 sklearn 文档，并编写了用于训练 SVM 分类器以及测试它的代码.但是，在最后一步，我收到了一个我无法理解的错误.我的代码如下: rb = open_workbook('subjectcat.xlsx')#C:/Users/5460/Desktop/wb = copy(rb) #制作副本sheet = rb.sheet_by_index(0)#仅从excel文件中提取的主题t
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scikit.svm.SRV.predict(X) 的复制
我正在尝试复制 scikit-learn 的 svm.svr.predict(X)，但不知道如何正确执行. 我想做的是，因为在使用 RBF 内核训练 SVM 后，我想在另一种编程语言 (Java) 上实现预测，并且我需要能够导出模型的参数才能执行预测未知案例. 在 scikit 的文档页面上，我看到有 'support_ 和 'support_vectors_ 属性，但不明白如何复制
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C 在 LinearSVC sklearn (scikit-learn) 中的行为
首先我创建一些玩具数据: n_samples=20X=np.concatenate((np.random.normal(loc=2, scale=1.0, size=n_samples),np.random.normal(loc=20.0, scale=1.0, size=n_samples),[10])).reshape(-1,1)y=np.concatenate((np.repeat(0,n
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使用 scikit 进行文本挖掘的 SVM
有人可以分享一个代码片段，展示如何使用 SVM 使用 scikit 进行文本挖掘.我看过一个关于数值数据的 SVM 的例子，但不太清楚如何处理文本.我看了http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/document_classification_20newsgroups.html但找不到 SVM. 解决方案 在文本挖掘问题中，文本由数值表示.每
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