具有不平衡数据的 SKlearn SVM RBF

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【中文标题】具有不平衡数据的 SKlearn SVM RBF【英文标题】：SKlearn SVM RBF with unbalanced data 【发布时间】：2016-07-17 05:16:51 【问题描述】：

我一直在使用 Sklearn 对一些数据进行分类。我的数据非常不平衡（80:20）在使用 RBF 内核时有办法解决这个问题吗？

【问题讨论】：

【参考方案1】：

您可以尝试使用class_weight 参数。

按照这个例子，你可以将内核从“线性”更改为“RBF”。 example

【讨论】：

以上是关于具有不平衡数据的 SKlearn SVM RBF的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

sklearn 笔记 SVM

手动计算SVM的决策函数

在 sklearn 或任何 python 库中确定对非线性 SVM 回归贡献最大的特征

sklearn系列之 sklearn.svm.SVC详解

将带有 rbf 内核的 sklearn SVC 移植到 java

SVM的sklearn.svm.SVC()函数应用