sklearn svm二分类

在sklearn中，使用svm进行二分类的步骤如下：

1. 首先，导入所需的库和模块：

from sklearn import svm

2. 创建一个svm分类器的实例：

clf = svm.SVC()

3. 准备训练数据和目标值：

X_train = [[0, 0], [1, 1]]
y_train = [0, 1]

4. 使用训练数据和目标值对svm分类器进行训练：

clf.fit(X_train, y_train)

5. 对新的数据进行预测：

X_test = [[2, 2], [-1, -2]]
y_pred = clf.predict(X_test)

以上是使用sklearn中的svm进行二分类的基本步骤。关于具体参数的设置，可以根据具体情况进行调整。例如，可以使用`clf.set_params()`方法来设置svm的参数，比如`clf.set_params(kernel='linear')`表示使用线性核函数进行分类。

如果在进行二分类时出现了`ValueError: n_classes * n_clusters_per_class must be smaller or equal 2 ** n_informative`的错误，请检查数据集的标签是否正确，并确保n_classes * n_clusters_per_class小于等于2的n_informative次方。

另外，sklearn中的svm也支持Sigmoid函数和Logistic回归。你可以使用`cv2.ml.SVM_Sigmod`来使用Sigmod函数进行分类，它与Logistic回归类似。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [SVM做二分类与多分类尝试](https://blog.csdn.net/magicboom/article/details/88978198)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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