SVM kernel=
时间: 2024-04-01 08:24:02 浏览: 15
SVM (Support Vector Machine) 中 kernel 参数是用来指定核函数的选择。核函数在 SVM 中用于将数据从原始特征空间映射到高维特征空间,从而使得样本在新的特征空间中更容易被线性分离。
常见的核函数包括:
1. 线性核函数 (Linear Kernel):$K(x_i,x_j)=x_i^Tx_j$
2. 多项式核函数 (Polynomial Kernel):$K(x_i,x_j)=(x_i^Tx_j +c)^d$
3. 高斯核函数 (Gaussian Kernel):$K(x_i,x_j)=exp(-\frac{||x_i-x_j||^2}{2\sigma^2})$
4. Sigmoid 核函数 (Sigmoid Kernel):$K(x_i,x_j)=tanh(\beta x_i^Tx_j +\theta)$
其中,$x_i$ 和 $x_j$ 是样本特征向量,$c$、$d$、$\beta$ 和 $\theta$ 是核函数的自由参数。不同的核函数具有不同的特性,选择合适的核函数可以提高 SVM 的分类性能。
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def return_values(): import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('发电场数据.xlsx') x = data.iloc[:,0:4] y = data.iloc[:,4] from sklearn import svm kernel = ['linear','poly','rbf','sigmoid'] list1 = [] list2 = [] for i in kernel: clf = svm.SVR(kernel=i) r = clf.fit(x,y) list1.append(clf.score(x,y)) x1 = np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54]) x1 = x1.reshape(1,4) PE = list2.append(clf.predict(x1)) return(r,PE)
这段代码读入一个名为"发电场数据.xlsx"的Excel文件,并使用前四列作为输入特征x,第五列作为目标变量y。接着,代码使用支持向量机(SVM)算法训练了4个不同核函数的模型,并计算了每个模型的拟合度。最后,代码使用其中一个模型(sigmoid核函数)对新的输入数据进行预测,并返回训练好的模型和预测结果。
svm = SVC(kernel='linear')
这是一种使用线性核函数的支持向量机(SVM)分类器的初始化方式,其中SVC表示支持向量机分类器,kernel表示核函数类型,这里使用的是线性核函数。
SVM是一种二元分类模型,它的目标是找到一个划分超平面,将不同类别的样本分开。在使用SVM进行分类时,我们可以选择不同的核函数来把数据映射到更高维度的空间中,从而更好地分割不同类别的样本。
线性核函数是SVM中最简单的核函数之一,它的计算速度相对较快。它可以将数据映射到更高维度的空间中,使得数据在该空间中线性可分。这种核函数通常在输入空间是线性可分的情况下使用,但对于非线性可分的数据,我们需要选择其他类型的核函数来进行分类。