SVC(decision_function_shape='ovo')

SVC是支持向量机（Support Vector Machine）的缩写，它是一种二分类模型，可以用于线性和非线性分类、回归以及异常值检测。decision_function_shape参数用于指定多分类问题的决策函数形状，'ovo'表示采用一对一（One-vs-One）策略，即将多类别问题转化为多个二分类问题，再将结果综合起来。另外一个选项是'ovr'，表示采用一对多（One-vs-Rest）策略，即将多类别问题转化为多个二分类问题，每个二分类问题都是某一个类别与其他所有类别的二分类问题，最终将所有二分类问题的结果进行统计。默认情况下，decision_function_shape参数取值为'ovr'。

相关问题

SVM使用一对一策略多分类OneVsOneClassifier，decision_function_shape='ovo'，进行网格搜索参数寻优，绘制混淆矩阵，并输出tn, fp, fn, tp

好的，针对您的问题，我来解答。首先，SVM使用一对一策略进行多分类，就是将每两个类别之间训练一个SVM模型，然后利用这些模型进行分类预测。而OneVsOneClassifier是一种基于一对一策略的多分类方法，它将每两个类别之间训练一个SVM模型，并将所有这些SVM模型组合起来进行分类预测。decision_function_shape参数指定决策函数的类型，'ovo'表示采用一对一策略，'ovr'表示采用一对多策略。

接下来，网格搜索参数寻优是指在一定范围内对SVM的参数进行组合，然后训练多个模型，最终选取表现最好的模型作为最终模型。绘制混淆矩阵是用于评估分类器性能的一种矩阵，其中行表示实际类别，列表示预测类别。tn表示真实为负类别，预测为负类别的数量；fp表示真实为负类别，预测为正类别的数量；fn表示真实为正类别，预测为负类别的数量；tp表示真实为正类别，预测为正类别的数量。

关于输出tn, fp, fn, tp，需要先加载相关的库和数据，然后利用训练好的SVM模型进行预测，最后计算混淆矩阵即可。这里给出一个示例代码：

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

# 定义SVM模型和参数范围
model = svm.SVC(decision_function_shape='ovo')
parameters = {'kernel': ('linear', 'rbf'), 'C': [1, 10]}

# 网格搜索参数寻优
clf = GridSearchCV(model, parameters, cv=5)
clf.fit(X_train, y_train)

# 输出最优参数和得分
print('Best parameters:', clf.best_params_)
print('Best score:', clf.best_score_)

# 训练最优模型
model_best = clf.best_estimator_
model_best.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model_best.predict(X_test)

# 计算混淆矩阵
confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 输出tn, fp, fn, tp
tn, fp, fn, tp = confusion.ravel()
print('tn:', tn)
print('fp:', fp)
print('fn:', fn)
print('tp:', tp)

需要注意的是，这里的数据集是鸢尾花数据集，SVM模型采用一对一策略，决策函数为ovo，使用网格搜索寻找最优参数，您需要根据具体情况进行调整。另外，这里的输出结果仅仅是示例，您还需要根据实际情况进行处理。

使用sklearn.svm类对手写体数字图片进行分类 训练数据：digits_training.csv 测试数据：digits_testing.csv 第1列是类别，其他列是特征属性。 代码要求： 1· 载入训练数据、分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 xTrain = trainData[:,1:NTrain] yTrain = trainData[:,0] 标准化函数 def normalizeData(X): return (X - X.mean())/X.max() 2·训练多分类SVM模型 model = svm.SVC(decision_function_shape='ovo') 3·载入测试数据，分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 4·使用模型对测试集进行预测，显示预测错误数据的数目、预测数据的准确率

好的，这是一个使用sklearn.svm类对手写体数字图片进行分类的问题。以下是相应的代码：

import numpy as np
from sklearn import svm

# 载入训练数据
trainData = np.loadtxt('digits_training.csv', delimiter=',')
NTrain = trainData.shape[1] - 1
xTrain = trainData[:, 1:NTrain]
yTrain = trainData[:, 0]

# 标准化函数
def normalizeData(X):
    return (X - X.mean()) / X.max()

# 对特征属性进行标准化
xTrain = normalizeData(xTrain)

# 训练多分类SVM模型
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]

# 对特征属性进行标准化
xTest = normalizeData(xTest)

# 使用模型对测试集进行预测
yPred = model.predict(xTest)

# 显示预测错误数据的数目
numErrors = (yPred != yTest).sum()
print('预测错误数据的数目：', numErrors)

# 显示预测数据的准确率
accuracy = (1 - numErrors / len(yTest)) * 100
print('预测数据的准确率：', accuracy, '%')

运行上述代码，即可对手写体数字图片进行分类，并计算出预测数据的准确率。