转载：clf.decision_function()的功能

最新推荐文章于 2023-11-15 14:49:41 发布
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功能是计算样本点到分割超平面的函数距离

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请作为资深开发工程师，解释我给出的代码。请逐行分析我的代码并给出你对这段代码的理解。 我给出的代码是： import os import sys import unittest from sklearn.metrics import roc_auc_score from pyod.models.auto_encoder import AutoEncoder from pyod.utils.data import generate_data class TestAutoEncoder(unittest.TestCase): def assertHasAttr(self, obj, intended_attr): self.assertTrue(hasattr(obj, intended_attr)) def assertInRange(self, data, lower, upper): self.assertGreaterEqual(data.min(), lower) self.assertLessEqual(data.max(), upper) def setUp(self): self.n_train = 6000 self.n_test = 1000 self.n_features = 300 self.contamination = 0.1 self.roc_floor = 0.8 self.X_train, self.X_test, self.y_train, self.y_test = generate_data( n_train=self.n_train, n_test=self.n_test, n_features=self.n_features, contamination=self.contamination, random_state=42) self.clf = AutoEncoder(epoch_num=5, contamination=self.contamination) self.clf.fit(self.X_train) def test_parameters(self): self.assertHasAttr(self.clf, ‘decision_scores_’) self.assertIsNotNone(self.clf.decision_scores_) self.assertHasAttr(self.clf, ‘labels_’) self.assertIsNotNone(self.clf.labels_) self.assertHasAttr(self.clf, ‘threshold_’) self.assertIsNotNone(self.clf.threshold_) self.assertHasAttr(self.clf, ‘_mu’) self.assertIsNotNone(self.clf._mu) self.assertHasAttr(self.clf, ‘_sigma’) self.assertIsNotNone(self.clf.sigma) self.assertHasAttr(self.clf, ‘model’) self.assertIsNotNone(self.clf.model) def test_train_scores(self): self.assertEqual(len(self.clf.decision_scores), self.X_train.shape[0] def test_prediction_scores(self): pred_scores = self.clf.decision_function(self.X_test) self.assertEqual(pred_scores.shape[0], self.X_test.shape[0]) self.assertGreaterEqual(roc_auc_score(self.y_test, pred_scores), self.roc_floor) def test_prediction_labels(self): pred_labels = self.clf.predict(self.X_test) self.assertEqual(pred_labels.shape, self.y_test.shape) if name == ‘main’: unittest.main()
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pred_scores = self.clf.decision_function(self.X_test) self.assertEqual(pred_scores.shape[0], self.X_test.shape[0]) self.assertGreaterEqual(roc_auc_score(self.y_test, pred_scores), self.roc_floor) `...
请详细解释以下代码的作用：distances = clf.decision_function([feature])
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`distances = clf.decision_function([feature])` 是使用支持向量机分类器（SVM）中的决策函数来计算待识别图片特征 `feature` 与每个类别之间的距离。 在SVM中，决策函数可以用来度量一个样本点到分类超平面的距离...
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其他问题 升级sklearn到最新版本 conda install scikit-learn=0.21 升级matplotlib到最新版本 conda install matplotlib=3.1.0 支持向量机(SVM) 支持向量机实现简单二分类任务并绘图 详细 二分类任务 样本数:40,特征数,2 无核函数 正负样本平衡 目标 对样本数据进行分类并绘图 详细代码 # 支持向量机的例子 ...
机器学习---SVM一些简单的例子（XOR逻辑分类、最大间隔超平面、一维回归、SVM分类、权重、类别不平衡、核函数、单变量特征选择、参数C、非线性核、不同类型的SVM、正则化参数、RBF核参数组合）
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前一篇文章中，对有疑问，为什么比阈值大的标签就是1，反之就是0，本篇文章就是来探讨这个问题，并对decision_function会有更详细的解释首先我们先看二分类的数据，为了便于展示，我们使用二维数据这里为decision_function更好理解，所以我们要画出分离超平面和决策边界。
sklearn的decision_function (以SVC.decision_function()为例)详解
用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
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