decision_function_shape对模型有什么影响吗？可以不写吗？

时间: 2023-08-04 07:03:25 浏览: 111
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使用SVM对手写体数字图片分类.docx

`decision_function_shape`是SVM中的一个参数，用于指定对于多分类问题的决策函数形状。它可以取两个值："ovr"和"ovo"。"ovr"表示one-vs-rest形式，"ovo"表示one-vs-one形式。 对于二分类问题，不需要设置`decision_function_shape`参数。但是对于多分类问题，必须设置该参数。 如果不写`decision_function_shape`参数，默认是"ovr"，即采用one-vs-rest形式。在实际应用中，根据具体情况选择"ovr"或"ovo"，可以得到更好的分类结果。
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其中，C是惩罚系数，kernel是核函数，gamma是核函数的系数，decision_function_shape是决策函数的形式。fit()函数用来进行模型的训练，X_train是训练集的特征矩阵，y_train是训练集的标签。这段代码的作用是使用训练...

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model = svm.SVC(decision_function_shape='ovo') model.fit(xTrain, yTrain) # 载入测试数据 testData = np.loadtxt('digits_testing.csv', delimiter=',') xTest = testData[:, 1:NTrain] yTest = testData[:, 0]...

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在二分类模型中，decision function返回的数组形状等于样本个数，即每个样本返回一个decision function值。在这个例子中，decision_function方法被用于计算测试集x_test的decision function值，结果为\[-0.04274893,...

# 导入必要的库 import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=1000) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()在这段代码中random_state的值对其有什么影响

在这段代码中，random_state是用于控制生成的随机数据的种子值，其对其有影响。具体地说，当我们使用相同的random_state值时，每次生成的随机数据都是相同的。这在调试和测试模型时非常有用，因为它允许我们进行可...

from sklearn.metrics import auc,roc_curve def evaluation_class(model, x_test, y_test): prediction = model.predict_proba(x_test) preds = model.predict_proba(x_test)[:, 1] fpr,tpr,threshold = roc_curve(y_test,preds) roc_auc = auc(fpr,tpr) plt.title('ROC Curve') plt.plot(fpr,tpr,'g',label = 'AUC = %0.3f' % roc_auc) plt.legend(loc = 'lower right') plt.plot([0,1],[0,1],'r--') plt.xlim([0,1]) plt.ylim([0,1]) plt.ylabel('True Positive Rate') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.show() print('ROC AUC score:', round(roc_auc, 4)) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import svm x_train = StandardScaler().fit_transform(x_train) x_test = StandardScaler().fit_transform(x_test) lr = LogisticRegression() lr.fit(x_train,y_train) evaluation_class(lr,x_test,y_test) rf=RandomForestClassifier(max_depth=2,random_state=0) rf.fit(x_train,y_train) evaluation_class(rf,x_test,y_test) sm = svm.SVC(gamma='scale',C=1.0,decision_function_shape='ovr',kernel='rbf',probability=True) sm.fit(x_train,y_train) evaluation_class(sm,x_test,y_test)

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