classifier = OneVsOneClassifier(SVC(kernel='linear'))
时间: 2024-01-24 12:18:41 浏览: 31
这行代码使用了sklearn库中的OneVsOneClassifier类,它是一种多类分类器,可以将多个二元分类器组合在一起来进行多类别分类。在这里,我们使用了线性核的SVM分类器作为二元分类器,通过OneVsOneClassifier将多个SVM分类器组合在一起来进行多类别分类。具体来说,该分类器将对每一对类别之间训练一个SVM分类器,最终使用投票策略来预测测试样本的标签。
相关问题
from sklearn.svm import SVC classifier = SVC(kernel="linear") classifier.fit(X,np.ravel(y))
这段代码是用来训练一个线性SVM分类器的。具体来说,它使用了scikit-learn库中的SVC类(支持向量机分类器),并指定了线性核函数(kernel="linear")。然后,它使用fit()方法来训练分类器,其中X是训练数据的特征矩阵,y是对应的标签向量(即训练数据的类别)。其中,np.ravel()函数用来将y展平成一个一维数组。训练完毕后,分类器就可以用来对新的数据进行分类了。
解释 from sklearn.svm import SVC classifier = SVC(kernel = 'linear', random_state = 0) classifier.fit(train_set_x.T, train_set_y.T)
这段代码使用了sklearn库中的SVC模块,用于实现支持向量机分类器。具体而言,它采用了线性核函数(kernel='linear')来对数据进行分类,并将随机数种子设置为0(random_state=0)以确保结果的可重复性。然后,使用fit函数对训练集数据进行拟合,其中train_set_x.T和train_set_y.T分别表示训练集数据和标签的转置。
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