svm 相关问题

支持向量机（SVM）是一组相关的监督学习方法，用于分析数据和识别模式，用于分类和回归分析。

分类报告中少数类的准确率、召回率、F1 分数均为零值[重复]

我在使用 SkLearn 包中的 SVM 和 MLP 分类器时收到警告： C:\用户

python scikit-learn svm mlp

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Okapi BM25在python中的实现

我正在尝试用Python实现Okapi BM25。虽然我看过一些教程如何做到这一点，但我似乎陷入了这个过程。所以我收集了文档（并且有“id”和“t”列......

python svm feature-selection

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SVM 模型将错误的数据点突出显示为支持向量

我正在研究 SVM 模型作为作业。无论我做什么，模型都会选择错误的数据点作为支持向量：分散支持向量机这是我的数据： csv数据这是我的代码： def Decision_hyperp...

python scikit-learn svm

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带有SVC的OneVsRestClassifier和带有decision_function_shape='ovr'的SVC有什么区别？

我认为应该是相同的，但是对于方法 Decision_function() 我得到了不同的结果。仅包含 Decision_function_shape='ovr' 的 SVC 确实更快。相关：Scikit学习多类

python scikit-learn svm

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属性错误：“LinearSVC”对象没有属性“coef_”

我使用 LinearSVC 来解决多标签分类问题。由于LinearSVC没有提供predict_proba方法，所以我决定使用CalibrateClassifierCV将决策函数缩放为[0, 1]

python python-3.x machine-learning svm multilabel-classification

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具有 huber 损失的 python svm 函数

我需要一个带有huber损失函数的python svm分类器。但它的默认损失函数是铰链损失。你知道如何将损失函数分配给 python svm 吗？ svc = svm.SVC(kernel='线性', C=1,

python classification svm loss

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为什么我在使用支持向量机的 varImp() 时出现错误？

我正在尝试在 R 中输出支持向量机二元分类模型的变量重要性，但它不断产生错误。我在 Iris 数据集上尝试了相同的代码，它的工作原理是

r machine-learning svm r-caret

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SVM 问题 - 名称“model_SVC”未定义

我的代码有问题：从 sklearn 导入 svm model_SVC = SVC() model_SVC.fit(X_scaled_df_train, y_train) svm_prediction = model_SVC.predict(X_scaled_df_test) 错误

python machine-learning scikit-learn data-science svm

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SVC 可以给出不同的结果吗？ [scikit-learn v0.14]

我注意到，给定 SVC 的相同特征表（训练数据）和特征向量，我得到的 Predict_proba 输出结果不同。这是 SVC 或 sh 的预期行为吗...

svm scikit-learn

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scikit learn 中的 SVC 与 LinearSVC：损失函数的差异

根据这篇文章，scikit learn 中的 SVC 和 LinearSVC 有很大不同。但是当阅读scikit learn官方文档时，并没有那么清楚。特别是对于损失函数，它...

python scikit-learn svm libsvm

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LinearSVC 和 SVC(kernel="linear") 有什么区别？

我发现了 sklearn.svm.LinearSVC 和 sklearn.svm.SVC(kernel='linear') ，它们看起来与我非常相似，但我在路透社上得到了非常不同的结果。 sklearn.svm.LinearSVC：28.87 秒训练中达到 81.05% / ...

scikit-learn svm

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SVM 二元分类器为所有测试数据预测一类

我有一个包含 10 个特征的分类问题，我必须预测 1 或 0。当我训练 SVC 模型时，通过训练测试分割，数据测试部分的所有预测值都会出现...

machine-learning scikit-learn svm

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R 了解 {caret} 训练（tuneLength = ）和 {kernlab} 的 SVM 方法

尝试更好地理解 train(tuneLength = ) 在 {caret} 中的工作原理。当我试图理解 {kernlab} 的 SVM 方法之间的一些差异时，我感到困惑，我已经回顾了

r svm r-caret

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“列表”对象不可调用来检查分数准确性？

我正在使用 SVM 创建模型。我想将分类器模型和使用的参数保存到 Excel 和 .json 文件中，然后打开该文件以查看所有模型中的最佳模型...

python scikit-learn jupyter svm confusion-matrix

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如何展示使用 SVM 进行文本分类（带或不带 SMO）的示例？

我正在尝试比较使用支持向量机（SVM）和不使用顺序最小优化（SMO）的文本分类，但我不知道最好的方法是什么......

python svm text-classification

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如何使用sklearn的cross_val_score()标准化数据

假设我想使用 LinearSVC 对数据集执行 k 折交叉验证。我如何对数据进行标准化？我读过的最佳实践是建立标准化......

python scikit-learn svm cross-validation standardized

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当我将 gridsearchCV 放入多类 svm 模型时，它的工作时间从 1 分钟开始几乎是一天，这是什么错误？

当我在没有 gridsearchCV 的情况下运行多类 svm 模型时，它需要 1 分钟，我只有 3 个类，每个类 24 个数据。当我使用 put gridsearchCV 来获得更高的准确性时，它直到现在为止都有效。我瘦了...

machine-learning svm hyperparameters multiclass-classification gridsearchcv

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Sklearn 具有可分离 Nu 参数的一类 SVM

Sklearn (OneClassSVM) 现有的一类分类 (OCC) 模型实现有一个参数 (Nu)，用于处理训练误差的上限和支持的下限

python scikit-learn svm data-mining

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类型错误：“int”对象在 Python (3.7) 中不可调用

我正在尝试用Python（3.7）编写以下公式： CBA公式但不幸的是我收到一个 TypeError: 'int' object is not callable 。下面是我尝试运行的代码：导入numpy...

python for-loop machine-learning svm confusion-matrix

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使用tune.svm时如何避免“警告：达到最大迭代次数”

我有一个包含 6216 个观测值和 17 个预测变量的数据集。我想构建一个用于回归分析的支持向量机。我的目标是调整超参数，以尽可能改进模型。我正在做...

r machine-learning svm e1071

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