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scikit-learn中的决策功能是否可以返回到超平面的真实距离?

决策函数是否返回每个样本到超平面的实际距离此处.还是您需要此处.应该使用哪种方法? 解决方案 否，这不是实际距离.并视情况而定，您(线性内核)或可能(非线性内核)无法将其转换为实际距离.在这里是另一个很好的解释.没关系，是的，您必须采取那一步(如果您想要实际距离). ..

发布时间：2021-05-31 18:44:00 machine-learning scikit-learn svm AI人工智能

一个非常基本的示例中的SVM-OVO与SVM-OVA

试图了解SVM-OVR(One-Vs-Rest)的工作原理，我正在测试以下代码: 将matplotlib.pyplot导入为plt将numpy导入为np从sklearn.svm导入SVCx = np.array([[1,1.1]，[1,2]，[2,1]])y = np.array([0,100,250])分类器= SVC(内核='线性'，decision_function_shape ='ovr ..

发布时间：2021-05-31 18:41:52 python machine-learning scikit-learn svm multiclass-classification AI人工智能

多标签二值化器-获得逆变换

我坚持在scikit-learn中使用Multilabel Binarizer和One-vs-all分类器.我的挑战是一旦获得预测，获取原始标签.(我分别训练和腌制了一对多休息分类器和矢量化器) _labels = load_labels()mlb = MultiLabelBinarizer()mlb.fit_transform(_labels)print mlb.classes_#打印二进制 ..

发布时间：2021-05-31 18:41:03 python machine-learning scipy scikit-learn svm AI人工智能

以分类(字符串)数据作为标签的 SVC(支持向量分类)

我使用 scikit-learn 来实现一个简单的监督学习算法.本质上，我会按照此处的教程进行操作(但用我自己的数据). 我尝试拟合模型: clf = svm.SVC(gamma = 0.001，C = 100.)clf.fit(features_training，labels_training) 但是在第二行，我得到一个错误: ValueError:无法将字符串转换为浮点型:'A' ..

发布时间：2021-05-31 18:39:36 python machine-learning scikit-learn svm AI人工智能

提高SVM分类器准确性的技术

我正在尝试使用UCI数据集建立一个分类器来预测乳腺癌.我正在使用支持向量机.尽管我为提高分类器的准确性做出了最真诚的努力，但我无法超越97.062％.我尝试了以下方法: 1.使用网格搜索找到最佳的C和伽马.2.使用F分数查找最具区分性的功能. 有人可以建议我一些技巧来提高准确性吗?我的目标是至少达到99％. 1.Data已被标准化为[0,10]的游标.将其标准化为[0,1]会有所帮助吗 ..

发布时间：2021-05-31 18:39:33 machine-learning svm AI人工智能

是否可以向SVM模型添加协变量(控制无用变量)?

我对机器学习和python还是很陌生，我正在尝试建立一个模型来预测患者(N = 200)与对照(N = 200)形成结构性神经影像数据.在初始预处理之后，我将神经成像数据重塑为2D数组，然后建立了以下模型: 从sklearn.svm中的 导入SVCsvc = SVC(C = 1.0，内核='linear')从 sklearn.grid_search 导入 GridSearchCV从numpy导 ..

发布时间：2021-05-31 18:37:37 python machine-learning scikit-learn svm AI人工智能

AttributeError:"numpy.ndarray"对象没有属性"lower"

我正在尝试使用SVM进行预测，但收到错误 AttributeError:'numpy.ndarray'对象没有属性'lower' 在执行我的代码的行 text_clf.fit(X_train，y_train)时.如何使用SVM解决此问题并获得我的预测正确的可能性? 我正在根据剩余列的值预测输入文件的第一列(金).我的输入文件 dataExtended.txt 的格式为: 金，TxT ..

发布时间：2021-05-31 18:32:38 python machine-learning scikit-learn svm AI人工智能

使用Tensorflow构建SVM

我目前有两个numpy数组: X -(157，128)-157组128个功能 Y -(157)-功能集的分类 这是我为构建这些功能的线性分类模型而编写的代码. 首先，我将数组调整为Tensorflow数据集: train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(x = {"x":X}，y = Y，num_epochs =无 ..

发布时间：2021-05-31 18:31:47 python tensorflow machine-learning svm AI人工智能

使用 SVM 基分类器的 AdaBoost 的执行时间

我刚刚使用这些参数制作了一个Adaboost分类器， 1. n_estimators = 50 2. base_estimator = svc (支持向量分类器) 3. learning_rate = 1 这是我的代码: 从sklearn.ensemble 导入AdaBoostClassifier从sklearn.svm导入SVCsvc = SVC(内核='线性'，概率 ..

发布时间：2021-05-31 18:30:41 python machine-learning scikit-learn svm adaboost AI人工智能

一类svm是否提供概率估计?

我正在使用 Libsvm 进行异常检测(来自Java)，但我不仅需要标签，还需要概率估计.我跟踪了代码，发现这是不可能的.特别是在函数svm_predict_values(..)中，我看到以下代码: if(model.param.svm_type == svm_parameter.ONE_CLASS)返回(sum> 0)?1:-1;别的返回总和 我了解到，一类SVM会在给定来自“正常"类的 ..

发布时间：2021-05-29 20:38:58 java machine-learning svm libsvm Java开发

Sklearn LinearSVC 库中惩罚和损失参数的区别

我对SVM理论不是很熟悉，并且在python中使用了这个LinearSVC类: http://scikit-Learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.LinearSVC.html#sklearn.svm.LinearSVC 我想知道惩罚和损失参数之间有什么区别? 解决方案 在机器学习中，损失函数衡量解决方案的质量，而惩罚函数则 ..

发布时间：2021-05-29 20:38:52 python scikit-learn svm libsvm liblinear Python

Keras CNN的SVC分类器以概率或置信度来区分未经训练的类别

这个问题与一个非常相似，并且基于GitHub上的此帖子，将SVM多类别分类模型(例如，使用sklearn)转换为Keras模型. 具体来说，我正在寻找一种最终检索概率(类似于SVC probability = True )或置信度值的方法，以便我可以定义某种阈值并能够区分训练有素的班级和非训练有素的班级.那就是说，如果我用3或4个类训练模型，但使用未训练的5th模型，即使完全错误，它仍将输出 ..

发布时间：2021-05-28 19:15:53 python tensorflow machine-learning keras svm AI人工智能

在R中使用支持向量机(SVM)进行时间序列预测

我尝试搜索，但找不到该问题的具体答案.到目前为止，我已经意识到使用SVM可以进行时间序列预测.我浏览了几篇论文/文章，它们执行了相同的操作，但是没有提及任何代码，而是解释了算法(我不太了解).有些人使用python做到了这一点.我在这里的问题是:我有一个公司数据(比如说单变量)从2010年到2017年的销售额.我需要使用R中的SVM来预测2018年的销售额.您愿意举一个小例子，简单地介绍和解释R​ ..

发布时间：2021-05-08 21:02:04 r time-series svm forecasting 其他开发

ValueError:min_faces_per_person = 70限制太多

我正在使用scikit-learn官方网站上的使用特征脸和SVM的人脸识别示例. 我不明白为什么?我的python版本是3.6.2，scikit-learn版本是v0.19.0 解决方案 此错误消息是一条红色鲱鱼: ValueError:min_faces_per_person = 70限制太多 您的堆栈跟踪显示此错误来自_fetch_lfw_people中的... skle ..

发布时间：2021-05-06 20:23:21 python scikit-learn svm python-3.6 face-recognition Python

使用Accord.NET SVM进行面部识别(MulticlassSupportVectorMachine)

我正在使用OpenFace Windows二进制文件和Accord .NET创建完成得最好，与单-vs-rest方法，我正在尝试从MulticlassSupportVectorMachine 示例在API中. 但是，据我所知，该示例使用其训练数据中的输入作为测试输入，因此我不确定训练在哪里结束并开始测试，但是我假设它位于调用.Decide() 这就是我现在正在尝试的... -创建 ..

发布时间：2021-05-06 20:23:06 c# svm face-recognition accord.net C#/.NET

颜色和特征分类opencv

我是机器学习的新手，目前正在从事一个项目.该项目是关于根据特征和颜色属性对图像进行分类. 我已尝试根据利用基于图像的鞋的计算机视觉原理. 他们采用了不同的方法来检测和比较图像颜色及其形状和纹理.我将在opencv中尝试他们推荐的算法，看看是否适用于该项目.. :) ..

发布时间：2021-04-23 20:25:10 python opencv machine-learning computer-vision svm AI人工智能

sklearn多类svm函数

我有多个类别的标签，想计算模型的准确性. 我对需要使用哪个sklearn函数感到困惑.据我了解，以下代码仅用于二进制分类. #将X，y分为训练数据和测试数据X_train，X_test，y_train，y_test = train_test_split(X，y，test_size = 0.25，random_state = 0)#训练线性SVM分类器从sklearn.svm导入SVCsvm_m ..

发布时间：2021-04-22 19:07:40 machine-learning scikit-learn classification svm pca AI人工智能

使用SVM预测概率

我写了这段代码，想获得分类的可能性. 从sklearn导入svm的 X = [[0，0]，[10，10]，[20,30]，[30,30]，[40，30]，[80,60]，[80,50]]y = [0，1，2，3，4，5，6]clf = svm.SVC()clf.probability =真实clf.fit(X，y)概率= clf.predict_proba([[10，10]])打印问题 我 ..

发布时间：2021-04-22 19:07:34 python classification svm libsvm Python

如何使用线性SVM权重进行特征选择

我使用以下代码为两种类型的类(1和0)构建了SVM线性模型: class1.svm.model ..

发布时间：2020-11-04 00:03:26 r svm feature-selection 其他开发

有没有办法在带有scikit-learn的非线性模型中使用递归特征选择?

我正在尝试将RVR与rbf内核一起使用SVR来解决回归问题.我的数据集有300多个特征.我想选择更多相关功能，并使用 sequentialfs 函数matlab可以尝试每种组合(或者无论如何都从很少的变量开始，然后向后添加变量，反之亦然，例如scikit的RFE或RFECV). 现在，如前所述，对于python而言，存在RFE，但我无法将其与非线性估算器一起使用.有什么我不知道的东西可以使我 ..

发布时间：2020-11-04 00:02:18 python scikit-learn regression svm feature-selection Python