model = svm.SVC(C=10, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') model.fit(X_train, y_train)

时间: 2024-03-04 09:49:54 浏览: 85
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svm算法（用VC写的）

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这段代码是用来实现支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类器的训练过程。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集训练SVM分类器，从而得到一个能够对新数据进行分类的模型。
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一.数据说明与基本数据处理由于数据集规模过大，行数接近30万，在跑svm算法时需要时间过长，于是我截取了数据的前3万行进行测试数据展示：library(ggpl
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svm.rar_kernel matlab_svm 分类_核函数_核函数 支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。在本文中，我们将深入探讨SVM的核心概念，包括其在MATLAB中的实现，以及核函数在SVM分类中的重要性。 首先，...

# 构造svm模型并训练模型 model = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr',class_weight='balanced') model.fit(X_train, y_train)是什么意思，有没有错误，该如何修改

model = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr', class_weight='balanced') model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上评估模型性能 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = ...

解释svm_model = svm.SVC(C=100, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma=100, kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) #设置模型并写出参数

C 越小，正则化程度越大，容易欠拟合），cache_size 表示内存缓存大小，class_weight 表示类别权重，coef0 表示核函数中的截距项，decision_function_shape 表示决策函数形式，degree 表示核函数的次数，gamma 表示...

def svmModel(x_train,x_test,y_train,y_test,type): if type=='rbf': svmmodel=svm.SVC(C=15,kernel='rbf',gamma=10,decision_function_shape='ovr') else: svmmodel=svm.SVC(C=0.1,kernel='linear',decision_function_shape='ovr') svmmodel.fit(x_train,y_train.ravel()) print('SVM模型:',svmmodel) train_accscore=svmmodel.score(x_train,y_train) test_accscore=svmmodel.score(x_test,y_test) n_support_numbers=svmmodel.n_support_ return svmmodel,train_accscore,test_accscore,n_support_numbers if __name__=='__main__': iris_feature='花萼长度','花萼宽度','花瓣长度','花瓣宽度' path="D:\data\iris(1).data" data=pd.read_csv(path,header=None) x,y=data[[0,1]],pd.Categorical(data[4]).codes x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=3,train_size=0.6) type='linear' svmmodel,train_accscore,test_accscore,n_support_numbers=svmModel(x_train,x_test,y_train,y_test,type) print('训练集准确率：',train_accscore) print('测试机准确率：',test_accscore) print('支持向量的数目：',n_support_numbers) print('-' * 50) if __name__=='__main__': path='D:/data/iris1-100.data' data=pd.read_csv(path,header=None) x=data[list(range(2,4))] y=data[4].replace(['Iris-versicolor','Iris-virginica'],[0,1]) svmmodel_param=(('linear',0.1),('rbf',1,0.1),('rbf',5,5),('rbf',10,10)) for i, param in enumerate(svmmodel_param): svmmodel,title,accuracyscore=svmModel(x,y,param) y_predict=svmmodel.predict(x) print(title) print('准确率：',accuracyscore) print('支持向量的数目：',svmmodel.n_support_)

这是一个使用 SVM 进行分类的 Python 代码。...其中 SVM 模型的参数包括 C 值和 kernel 值，C 值是惩罚系数，kernel 值决定了 SVM 模型的核函数。代码中使用了线性核函数和径向基函数（RBF）核函数。

分析以下代码#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width' iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' if __name__ == "__main__": path = 'D:\\iris.data' # 数据文件路径 data = pd.read_csv(path, header=None) x, y = data[range(4)], data[4] y = pd.Categorical(y).codes x = x[[0, 1]] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # 分类器 clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') # clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') clf.fit(x_train, y_train.ravel()) # 准确率 print (clf.score(x_train, y_train)) # 精度 print ('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, clf.predict(x_train))) print (clf.score(x_test, y_test)) print ('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, clf.predict(x_test))) # decision_function print ('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)) print ('\npredict:\n', clf.predict(x_train)) # 画图 x1_min, x2_min = x.min() x1_max, x2_max = x.max() x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # 生成网格采样点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点 # print 'grid_test = \n', grid_test # Z = clf.decision_function(grid_test) # 样本到决策面的距离 # print Z grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b']) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, shading='auto', cmap=cm_light) plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本 plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本 plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13) plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=16) plt.grid(b=True, ls=':') plt.tight_layout(pad=1.5) plt.show()

6. 使用 predict() 函数对训练集进行预测，并输出 decision_function() 函数计算出的样本到决策面的距离。 7. 使用 meshgrid() 函数生成二维网格采样点，并使用 predict() 函数对每个采样点进行分类预测，将预测...

from gensim.models import word2vec model = word2vec.Word2Vec.load('C:\\Users\\86157\\Desktop\\Course\\AI\\model_300dim.pkl') from mol2vec.features import mol2alt_sentence,mol2sentence, MolSentence ,DfVec, sentences2vec data['sentence'] = data.apply(lambda x:MolSentence(mol2alt_sentence(x['mol'],1)),axis =1) data['mol2vec'] = [DfVec(x) for x in sentences2vec(data['sentence'], model, unseen='UNK')] X_mol = np.array([x.vec for x in data['mol2vec']]) X_mol = pd.DataFrame(X_mol) X_mol.columns = X_mol.columns.astype(str) new_data = pd.concat((X,X_mol),axis = 1) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(new_data,y ,test_size=.20 ,random_state = 1) x_train = StandardScaler().fit_transform(x_train) x_test = StandardScaler().fit_transform(x_test) lr = LogisticRegression(max_iter=10000) lr.fit(x_train,y_train) evaluation_class(lr,x_test,y_test) rf=RandomForestClassifier(max_depth=4,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)

使用了mol2vec库中的MolSentence和sentences2vec函数，最后将提取得到的分子描述符和原始数据合并后，使用LogisticRegression、RandomForestClassifier和SVM进行分类，并使用evaluation_class函数进行评估。...
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sklearn.svm.SVC 参数说明 - 学习、思考、总结 - 博客频道 - CSDN1

13. **decision_function_shape**: 可以设置为'ovo'或'ovr'，影响决策函数的形状。默认情况下，SVM在多分类任务中使用一对一对决（One-vs-One, OVO），而设置为'ovr'则使用一对一策略（One-vs-Rest, OVR）。 在实际...

import lightgbm as lgb from lightgbm import LGBMClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier() # 设置参数空间 params = { 'boosting_type': 'gbdt', #'boosting_type': 'dart', 'objective': 'multiclass', 'metric': 'multi_logloss', 'min_child_weight': 1.5, 'num_leaves': 2**5, 'lambda_l2': 10, 'subsample': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'learning_rate': 0.03, 'seed': 2017, "num_class": 2, 'silent': True, } # 输出最优参数 print('Best Parameter:', params) # 使用最优参数构建新的xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier(**params) # 使用训练集对新模型进行拟合 # X_train = np.array(X_train) # pdb.set_trace() lgb_model.fit(X_train, y_train) # 使用新模型进行预测 y_pred = lgb_model.predict(X_test)改为svm模型

'decision_function_shape': ['ovo', 'ovr'], 'random_state': [2017] } # 输出最优参数 print('Best Parameter:', params) # 使用GridSearchCV进行参数调优 svm_model = GridSearchCV(svm_model, params, cv=5)...
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clf = SVC(**完善此处代码**) clf.fit(X, y)

SVC 是 Scikit-learn 中的一个分类模型，全称为 ...clf = SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale', probability=True, decision_function_shape='ovr') # 使用训练数据拟合模型 clf.fit(X_train, y_train)

使用python写 1.熟悉支持向量机.SVM (Support Vector Machine)模型分类算法的使用。2.利用高斯核作为核函数训练模型。 3．保存并调用训练模型并预测自己给出样例的类别。4.实现SVM分类的可视化。u

svc = svm.SVC(kernel='rbf', C=C, decision_function_shape='ovr', gamma='auto') # 训练模型 svc.fit(X, y) # 可视化分类结果 x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min...
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