相信大家在机器学习中,一定常见到;SVC,NvSVC,LinearSVC,今天我们就来看看这三者的区别。
SVC(C-Support Vector Classification):
支持向量分类,基于libsvm实现的,数据拟合的时间复杂度是数据样本的二次方,这使得他很难扩展到10000个数据集,当输入是多类别时(SVM最初是处理二分类问题的),通过一对一的方案解决,例如:
SVC参数解释 (1)C: 目标函数的惩罚系数C,用来平衡分类间隔margin和错分样本的,default C = 1.0; (2)kernel:参数选择有RBF, Linear, Poly, Sigmoid, 默认的是"RBF"; (3)degree:if you choose 'Poly' in param 2, this is effective, degree决定了多项式的最高次幂; (4)gamma:核函数的系数('Poly', 'RBF' and 'Sigmoid'), 默认是gamma = 1 / n_features; (5)coef0:核函数中的独立项,'RBF' and 'Poly'有效; (6)probablity: 可能性估计是否使用(true or false); (7)shrinking:是否进行启发式; (8)tol(default = 1e - 3): svm结束标准的精度; (9)cache_size: 制定训练所需要的内存(以MB为单位); (10)class_weight: 每个类所占据的权重,不同的类设置不同的惩罚参数C, 缺省的话自适应; (11)verbose: 跟多线程有关,不大明白啥意思具体; (12)max_iter: 最大迭代次数,default = 1, if max_iter = -1, no limited; (13)decision_function_shape : ‘ovo’ 一对一, ‘ovr’ 多对多 or None 无, default=None (14)random_state :用于概率估计的数据重排时的伪随机数生成器的种子。 ps:7,8,9一般不考虑。 from sklearn.svm import SVC import numpy as np X= np.array([[-1,-1],[-2,-1],[1,1],[2,1]]) y = np.array([1,1,2,2]) clf = SVC() clf.fit(X,y) print clf.fit(X,y) print clf.predict([[-0.8,-1]])
NuSVC(Nu-Support Vector Classification.):
核支持向量分类,和SVC类似,也是基于libsvm实现的,但不同的是通过一个参数空值支持向量的个数
NuSVC参数 nu:训练误差的一个上界和支持向量的分数的下界。应在间隔(0,1 ]。 其余同SVC ''' import numpy as np X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) from sklearn.svm import NuSVC clf = NuSVC() clf.fit(X, y) print clf.fit(X,y) print(clf.predict([[-0.8, -1]]))
LinearSVC(Linear Support Vector Classification):
线性支持向量分类,类似于SVC,但是其使用的核函数是”linear“上边介绍的两种是按照brf(径向基函数计算的,其实现也不是基于LIBSVM,所以它具有更大的灵活性在选择处罚和损失函数时,而且可以适应更大的数据集,它支持密集和稀疏的输入是通过一对一的方式解决的
LinearSVC 参数解释
C:目标函数的惩罚系数C,用来平衡分类间隔margin和错分样本的,default C = 1.0;
loss :指定损失函数
penalty :
dual :选择算法来解决对偶或原始优化问题。当n_samples > n_features 时dual=false。
tol :(default = 1e - 3): svm结束标准的精度;
multi_class:如果y输出类别包含多类,用来确定多类策略, ovr表示一对多,“crammer_singer”优化所有类别的一个共同的目标
如果选择“crammer_singer”,损失、惩罚和优化将会被被忽略。
fit_intercept :
intercept_scaling :
class_weight :对于每一个类别i设置惩罚系数C = class_weight[i]*C,如果不给出,权重自动调整为 n_samples / (n_classes * np.bincount(y))
verbose:跟多线程有关,不大明白啥意思具体
from sklearn.svm import LinearSVC
X=[[0],[1],[2],[3]]
Y = [0,1,2,3]
clf = LinearSVC(decision_function_shape='ovo') #ovo为一对一
clf.fit(X,Y)
print clf.fit(X,Y)
dec = clf.decision_function([[1]]) #返回的是样本距离超平面的距离
print dec
clf.decision_function_shape = "ovr"
dec =clf.decision_function([1]) #返回的是样本距离超平面的距离
print dec
#预测
print clf.predict([1])</span>
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31本人基本情况: 学校及专业:厦门大学经济学院应用统计 实习经历:快手数据分析、字节数据分析、百度数据分析 Offer情况:北京 ...
2025-01-3001专家简介 徐杨老师,CDA数据科学研究院教研副总监,主要负责CDA认证项目以及机器学习/人工智能类课程的研发与授课,负责过中 ...
2025-01-29持证人简介 郭畅,CDA数据分析师二级持证人,安徽大学毕业,目前就职于徽商银行总行大数据部,两年工作经验,主要参与两项跨部 ...
2025-01-282025年刚开启,知乎上就出现了一个热帖: 2024年突然出现的经济下行,使各行各业都感觉到压力山大。有人说,大环境越来越不好了 ...
2025-01-27在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-01-26数据指标体系 “数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而 ...
2025-01-26在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-25俗话说的好“文不如表,表不如图”,图的信息传达效率很高,是数据汇报、数据展示的重要手段。好的数据展示不仅需要有图,还要选 ...
2025-01-24数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪70 ...
2025-01-24又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-23