SVM-SVC分类

最新推荐文章于 2024-11-04 11:49:04 发布
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分类专栏： python
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本文详细介绍了支持向量机(SVM)的优势和局限性，包括其在二元分类、非线性处理及参数调优等方面的特点。通过手写数字识别问题展示了SVM的使用步骤，强调了C参数、核函数等关键参数的作用，并探讨了应对类不平衡问题的方法。最终，通过网格搜索确定最优C参数以提高模型性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

SVM优点：

  1. 用于二元和多元分类器、回归和新奇性检测
  2. 良好的预测生成器，提供了鲁棒的过拟合、噪声数据和异常点处理
  3. 成功处理了涉及到很多变量的场景
  4. 当变量比样本还多是依旧有效
  5. 快速，即使样本量大于1万
  6. 自动检测数据的非线性，不用做变量变换

SVM缺点：

  1. 应用在二元分类表现最好，其他预测问题表现不是太好
  2. 变量比样例多很多的时候，有效性降低，需要使用其他方案，例如SGD方案
  3. 只提供预测结果，如果想要获取预测概率，需要额外方法去获取
  4. 如果想要最优结果，需要调参。

使用SVM预测模型的通用步骤

  1. 选择使用的SVM类
  2. 用数据训练模型
  3. 检查验证误差并作为基准线
  4. 为SVM参数尝试不同的值
  5. 检查验证误差是否改进
  6. 再次使用最优参数的数据来训练模型

SVM种类，用途和关键参数表

主要分为三类：1、分类 2、回归 3、异常检测

TIPs:SVM模块包含2个库：libsvm和liblinear,拟合模型时，python和这两个库有数据流，会消耗一部分内存。

如果内存足够，最好能够把SVM的cashe_size参数设置大

最低0.47元/天 解锁文章
自然语言处理之文本分类：Support Vector Machines (SVM)：文本分类中的SVM多分类策略
zhubeibei168的博客
05-14 616
SVM，即支持向量机，是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。在分类任务中，SVM的目标是找到一个超平面，能够将不同类别的数据点尽可能正确地分开，同时使得距离超平面最近的数据点（支持向量）到超平面的间隔最大化。这种间隔最大化策略有助于提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。
SVM-SVC学习心得
lyn1772的专栏
04-23 2万+
SVM是Support Vector Machines（支持向量机）的缩写，可以用来做分类和回归。SVC是SVM的一种Type，是用来的做分类的，SVR是SVM的另一种Type，是用来的做回归的。 接受老师的批评，首先介绍一下SVM的核心算法。 （一）最大分类间距 上图的那些分类线中，到底哪个是最优的呢？从直观上而言，这个分类线应该是最适合分开两类数据的直线。而判定“最适
lightgbm on spark笔记
u013303361的专栏
09-05 1952
背景： 自2017年微软开源lightgbm以来，各大算法相关赛事前排队伍当中都不乏lightgbm的身影： https://github.com/microsoft/LightGBM/blob/master/examples/README.md#machine-learning-challenge-winning-solutions 但大部分参赛者都是纯Python写的单机脚本而已。为了借助当前流行的spark处理大量数据，我开始了lightgbm on spark之旅。 遇到的问题： 问.
svm_SVC
lixbao的博客
04-05 2614
概要：SVM算法（support vector machine，支持向量机），是一种二分类算法。 支持向量：支持或支撑平面上把两类类别划分开的超平面的向量点 机：一个算法
10- SVM支持向量机 (SVC) (算法)
March_A的博客
02-13 3734
支持向量机是一种二分类算法，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，如果对应的样本特征少，一个普通的 SVM 就是一条线将样本分隔开，但是要求线到两个类别最近样本点的距离要最大。就是在寻找一个最优的决策边界（上图中的两条虚线）来确定分类线b，所说的支持向量就是距离决策边界最近的点（上图中p1、p2、p3点，只不过边界穿过了这些点）。如果没有这些支持向量点，b线的位置就要改变，所以SVM就是根据这些支持向量点来最大化margin，来找到了最优的分类线。
机器学习——python scikit-learn SVC分类
sunny的专栏
12-24 1万+
scikit-learn SVC例子：https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html SVM可以用于分类、回归、异常检测。SVM库中包括SVC、LinearSVC接口 1.SVC函数介绍： ​ clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr'...
08-SVM支持向量机(SVC)
March_A的博客
12-17 1316
支持向量机（support vector machines,SVM）是一种二分类算法，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，如果对应的样本特征少，一个普通的SVM就是一条线将样本分隔开，但是要求线到两个类别最近样本点的距离要最大。支持向量机SVM算法就是在寻找一个最优的决策边界（上图中的两条虚线）来确定分类线b，所说的支持向量（support vector）就是距离决策边界最近的点（上图中p1、p2、p3点，只不过边界穿过了这些点）。
5-SVM-分类_SVM-分类_
09-29
Scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，提供了多种SVM模型，包括C-SVC（硬间隔支持向量机）、ν-SVC（软间隔支持向量机）和One-Class SVM（用于异常检测）。这些模型可以应用于各种分类问题，从二分类到多分类...
基于PSO-SVC算法优化SVM分类器参数实现多分类任务的实践研究,基于PSO-SVC算法优化SVM分类器参数实现多分类任务的实践研究,pso-svc粒子群优化算法优化支持向量机分类器参数实现多分类任
02-17
基于PSO-SVC算法优化SVM分类器参数实现多分类任务的实践研究,基于PSO-SVC算法优化SVM分类器参数实现多分类任务的实践研究,pso-svc粒子群优化算法优化支持向量机分类器参数实现多分类任务 粒子群算法为逐行编写，没有...
基于PSO-SVC算法优化SVM分类器参数实现多分类任务的实践研究,pso-svc粒子群优化算法优化支持向量机分类器参数实现多分类任务 粒子群算法为逐行编写，没有调包 支持向量机分类器为调包，优化的参
02-06
为了解决这一问题，粒子群优化（PSO）算法被引入到SVM的参数优化中，形成了一种新的优化策略PSO-SVC。 PSO是一种基于群体智能的优化技术，通过模拟鸟群捕食行为来实现问题的求解。在PSO中，每个粒子代表问题空间中...
Python -机器学习 -svm.SVC分类
欢迎光临 我的心
06-24 4851
svm.SVC参数 文档 sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=None,random_state=None) C：float类型，默
SVC分类器程序
05-14
这是一个线性分类器SVC,希望能对大家有用。
支持向量机--svm.SVC类
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07-20 3063
对sklearn中SVM算法类中SVC子类的参数、属性、函数进行简单介绍
一次了解SVM算法api中的SVC、NuSVC、LinearSVC
zy1992As的博客
07-31 954
C越大，相当于惩罚松弛变量，希望松弛变量接近0，即对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的情况，这样会出现训练集测试时准确率很⾼，但泛化能力弱，容易导致过拟合。SVM具有良好的鲁棒性，对未知数据拥有很强的泛化能力，特别是在数据量较少的情况下，相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。有hinge和squared_hinge两种可选，前者⼜称L1损失，后者称为L2损失，默认是squared_hinge，C值小，对误分类的惩罚减小，容错能力增强，泛化能力较强，但也可能欠拟合。
SVM基本概要与sklearn.svm.svc 参数说明
二当家的掌柜
07-12 8万+
SVM的基本概念先介绍一些简单的基本概念：分隔超平面：将数据集分割开来的直线叫做分隔超平面。超平面：如果数据集是N维的，那么就需要N-1维的某对象来对数据进行分割。该对象叫做超平面，也就是分类的决策边界。间隔：一个点到分割面的距离，称为点相对于分割面的距离。数据集中所有的点到分割面的最小间隔的2倍，称为分类器或数据集的间隔。最大间隔：SVM分类器是要找最大的数据集间隔。支持向量：坐落在数据边际的两边
机器学习：支持向量机SVM的SVC和SVR
weixin_48293076的博客
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SVM模型(多kernel)和SVC类
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11-04 1254
支持向量机的基本思想是在特征空间中找到一个最优的分类超平面，使得不同类别的样本尽可能地被分开，并且离超平面的距离尽可能远。在深度学习中，图像通常以张量的形式表示，其中第一维通常表示批量大小（这里为 1，表示单个图像），后面三维分别表示通道数、图像高度和图像宽度。通过查看每一层的输出形状，我们可以了解数据在网络中的变化过程，以及每一层对数据的具体影响。，可选值有 'linear'（线性核）、'poly'（多项式核）、'rbf'（径向基函数核，高斯核）、'sigmoid'（Sigmoid 核）等。
sklearn.svm.SVC 参数说明
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学习、思考、总结
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经常用到sklearn中的SVC函数，这里把文档中的参数翻译了一些，以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。 sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True
SVM给数据集做二分类
weixin_50755128的博客
11-24 2602
from sklearn.svm import SVC import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split import os #1、加载数据集、从文件中导入多个txt文件数据 FanWei = os.getcwd() + '\\FanWei' filenames = os.listdi
SVM-Huber分类器
最新发布
04-14
### SVM结合Huber损失函数的分类器 #### 原理概述 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种经典的监督学习算法，主要用于解决分类和回归问题。传统的SVM通常基于Hinge损失函数来构建分类模型[^3]。然而，在某些场景下，数据可能含有较多噪声或异常值，这可能导致传统SVM模型的效果下降。 Huber损失作为一种鲁棒性强的损失函数，能够有效地处理异常值的影响。其核心思想在于：当预测值与真实值之间的偏差较小时，采用平方误差；而当偏差较大时，则切换到线性误差模式。因此，将Huber损失引入SVM框架中，可以在一定程度上增强模型对异常值的容忍能力[^4]。 #### 数学表达形式 假设给定一组训练样本 \((\mathbf{x}_i, y_i)\)，其中 \(y_i\) 是标签 (\(y_i \in \{-1, 1\}\))，则标准SVM的目标是最小化以下目标函数： \[ \min_{\mathbf{w}, b} \frac{1}{2} ||\mathbf{w}||^2 + C \sum_{i=1}^{n} \max(0, 1 - y_i(\mathbf{w}^\top \mathbf{x}_i + b)) \] 如果我们将Hinge损失替换为Huber损失，则新的目标函数变为： \[ \min_{\mathbf{w}, b} \frac{1}{2} ||\mathbf{w}||^2 + C \sum_{i=1}^{n} L_\text{huber}(y_i(\mathbf{w}^\top \mathbf{x}_i + b), 1) \] 其中，\(L_\text{huber}\) 的定义如下： \[ L_\text{huber}(z, t) = \begin{cases} \frac{1}{2}(t-z)^2 & \text{if } |t-z| \leq \delta \\ \delta (|t-z|-\frac{\delta}{2}) & \text{otherwise}, \end{cases} \] 这里，参数 \(\delta\) 控制着从二次项过渡到一次项的位置[^4]。 #### 实现方法 为了实现带有Huber损失的支持向量机，可以通过梯度下降法或其他数值优化技术求解上述目标函数。具体来说，可以利用Python中的`scikit-learn`库作为基础框架，并自定义损失函数部分。下面是一个简单的伪代码示例： ```python import numpy as np from sklearn.svm import SVC class HuberSVC(SVC): def __init__(self, delta=1.0, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self.delta = delta def huber_loss(self, z, t): error = t - z is_small_error = np.abs(error) <= self.delta squared_loss = 0.5 * (error ** 2) linear_loss = self.delta * (np.abs(error) - 0.5 * self.delta) return np.where(is_small_error, squared_loss, linear_loss) def fit(self, X, y): # 自定义优化逻辑以适应Huber Loss pass ``` 需要注意的是，由于`scikit-learn`并不直接提供修改损失函数的功能，实际开发过程中可能需要借助更灵活的工具如TensorFlow或PyTorch来自定义整个流程[^4]。 #### 调优技巧 在使用SVM-Huber分类器时，有几个重要的超参数需要调整： 1. **正则化系数C**：控制模型复杂度与泛化能力间的平衡。 2. **核函数类型及参数**：选择合适的核函数（如RBF、多项式等），并调节对应的参数。 3. **Huber损失阈值δ**：决定何时由平方误差转换至绝对误差，需依据具体应用场景设定合理范围。 --- ### 问题
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