sklearn.svm在建立好模型后怎么使用
Posted
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了sklearn.svm在建立好模型后怎么使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 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([2, 2]) print resultsklearn SVM(支持向量机)模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化
sklearn SVM(支持向量机)模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化
支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。
def run_svm(X_train_pd, y_train, features_test,target_test, num_cv=5, scoring_metric=\'auc\',grid_scoring="roc_auc"):
param_dict = dict(
kernel=[\'poly\'
以上是关于sklearn.svm在建立好模型后怎么使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
sklearn SVM(支持向量机)模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化
ModuleNotFoundError:没有名为“sklearn.svm._classes”的模块
ROC下的sklearn svm area小于0.5用于训练数据