如何使用sklearn中的SVM（SVC;SVR）

最新推荐文章于 2025-05-31 11:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-31 11:00:00 发布 · 3.7w 阅读 · 16 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#svm #python

本文介绍了如何在Python的sklearn库中使用SVC进行分类任务，以及如何利用SVR进行回归预测。通过实例展示了SVC的fit()和predict()方法，并提到了SVM处理类不平衡问题的策略。同时，还简要说明了SVM的多类分类和SVR的使用。

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

 

    

    SVM分类算法我们前面已经讲过了，那么我们平时要用到SVM的时候，除了在MATLAB中调用libsvm之外，我们的Python中的sklean也已经集成了SVM算法。这篇博客就讲一下sklearn中的SVM如何调用。

 

    我们先说个例子，看看简单的使用sklean中的SVC(support vectors classification)怎么使用。

 

[python]  view plain  copy
 
  1. from sklearn import svm  
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
如何使用sklearn中的SVM
bigfacesafdasgfewgf
01-27 6万+
如何使用sklearn中的SVM          SVM分类算法我们前面已经讲过了，那么我们平时要用到SVM的时候，除了在MATLAB中调用libsvm之外，我们的python中的sklean也已经集成了SVM算法。这篇博客就讲一下sklearn中的SVM如何调用。     我们先说个例子，看看简单的使用sklean中的SVC(support vectors classificat
python中的sklearn.svm.svr_python机器学习库scikit-learn：SVR的基本应用
weixin_42393245的博客
01-29 1398
scikit-learn是python的第三方机器学习库，里面集成了大量机器学习的常用方法。例如：贝叶斯，svm，knn等。scikit-learn的官网 ： http://scikit-learn.org/stable/index.html点击打开链接SVR是支持向量回归(support vector regression)的英文缩写，是支持向量机(SVM)的重要的应用分支。scikit-lea...
机器学习算法04：SVC 算法(向量机分类)
最新发布
wjylovewjy的博客
05-31 707
SVC（支持向量分类）是基于SVM原理的分类算法，通过寻找最优分类超平面实现数据分类。其核心特点包括最大化分类间隔、引入松弛变量权衡误分类、利用核函数处理非线性问题。适用于小样本、高维数据和复杂边界分类场景。相较决策树和K近邻算法，SVC在处理非线性问题上更具优势，但计算复杂度较高、可解释性较弱。代码示例展示了如何使用Python的scikit-learn库实现SVC分类器，并评估模型性能。
SVM[sklearn.svm/SVC/SVR/拉格朗日乘子法]
Dorisi_H_n_q的博客
09-21 2680
支持向量机SVM（Support Vector Machine） 【关键词】支持向量，最大几何间隔，拉格朗日乘子法 一、支持向量机的原理 Support Vector Machine。支持向量机，其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。 那么什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量。 见下图，在一个二维环...
sklearn.svm.SVC()
qq_45916211的博客
12-04 1038
sklearn中的SVC函数是基于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）。 对于SVC函数的参数解释如下：（主要翻译的sklearn 文档） 参数 C: float参数 默认值为1.0 错误项的惩罚系数。C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小C的话，容许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。对于训练样本带有噪声的情况，一般采用后者，把训
sklearn-SVC(svm)
qq_42053666的博客
10-18 1918
fit原义指的是安装、使适合的意思 是一个适配的过程，过程都是确定的，最后得到一个可用于转换的有价值的信息。（目前可以简单理解为：fit获取了关于数据的有效信息，transform利用fit提供的有效信息进行特征转换） kernel: str参数 默认为‘rbf’ 算法中采用的核函数类型，可选参数有： ‘linear’:线性核函数 ‘poly’：多项式核函数 ‘rbf’：径像核函数/高斯核 ‘sigmod’:sigmod核函数 ‘precomputed’:核矩阵 ★fit()方法：用于训练
python中的sklearn.svm.svr_Python sklearn 实现SVM和SVR
weixin_39997695的博客
12-17 1709
线性可分 SVMimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.svm import SVC # "Support vector classifier"# 定义函数plot_svc_decision_function用于绘制分割超平面和其两侧的辅助超平面def plot_svc_decision_function(mode...
python中的sklearn.svm.svr_支持向量机SVM--sklearn 参数说明
weixin_33499681的博客
01-29 3705
SVM(Support Vector Machine)支持向量机1、SVM线性分类器sklearn. svm. LinearsvC(penalty=12, loss=squared_hinge, dual=True, tol=0 0001, C=1.0,multi_class=ovr, fit_intercept=True, intercept_ scaling=1, class_weight=N...
Sklearn.SVC与Sklearn.SVR区别
a1q2355的博客
09-18 748
svc是做二分类使用 svr是做回归预测使用
Python Sklearn库SVM算法应用
weixin_66519663的博客
08-03 1210
SVM 是一种有监督学习分类算法，输入值为样本特征值向量和其对应的类别标签，输出具有预测分类功能的模型，当给该模型喂入特征值时，该模型可以它对应的类别标签，从而实现分类。
python中的sklearn.svm.svr_Sklearn-SVM:SVR和SVC，对每个inpu得到相同的预测
weixin_33054847的博客
01-29 651
我查看了这个问题的其他几个答案……看起来这个问题的具体迭代有点不同。首先，我的输入是标准化的，每个点有五个输入。这些值的大小都是合理的(健康的0.5s和0.7s等——很少接近0或接近1个数字)。我有大约70x个输入对应于它们的70y个输入。y输入也被规范化(它们是每个时间步后我的函数的百分比变化)。我初始化我的SVR(和SVC)，对它们进行训练，然后用30个样本外输入对它们进行测试……并对每个输入...
sklearn中SVC和SVR的参数说明
Make AI，Not War
05-05 2万+
sklearn中SVC和SVR的参数说明SVC官方源码参数解析函数属性SVR官方源码参数解析 部分内容参考博客，会有标注 SVC 转载于：机器学习笔记(3)-sklearn支持向量机SVM–Spytensor 官方源码 sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, ...
sklearn.svm.SVR的参数介绍
热门推荐
冥更的博客
12-27 5万+
sklearn.svm.SVR（kernel ='rbf'，degree = 3，gamma ='auto_deprecated'，coef0 = 0.0，tol = 0.001，C = 1.0，epsilon = 0.1，shrinking = True，cache_size = 200，verbose = False，max_iter = -1 ） 参数： kernel ： ...
sklearn实现SVM
The Thinker
01-17 3640
1.SVM原理 本文侧重于利用sklearn库实现svm，对理论知识不做讲解。 2.sklearn实现SVM 本文目的：使用svm对Iris数据集进行分类。 数据集介绍：Iris数据集是常用的分类实验数据集，也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（...
SVM做多标签回归时遇到的问题及相关解决方式和解释说明
haha456487的博客
01-03 6445
SVM做多标签回归时遇到的问题及相关解决方式和解释说明情况说明要解决的回归问题选用sklearn来编译多标签的SVR代码实现遇到的问题1：多维标签回归问题可以用SVM解决吗？2：多维标签回归问题是否可以用KNN解决？3：多类分类、多标签分类、多输出分类有什么区别？4：跑多标签SVR报错？5：SVM多标签分类器（SVC）只接收二进制6：一个回归预测的典型例子：预测波士顿房价7：分类和回归的区别与联系...
python sklearn.svm.SVC() 使用方法
Dontla的博客
08-02 1万+
支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是一个强大的机器学习模型，可用于解决分类、回归或异常检测等问题。它通过在高维空间中找到超平面来最大化类别之间的边界。Python的scikit-learn库提供了一个名为的函数，使得可以方便地应用和实现SVM。以下是关于SVM的一个直观的图片：Medium在本文中，我们介绍了如何使用Python sklearn库中的svm.SVC()函数。我们通过一些基本的示例进行了演示，并讨论了如何调整参数以优化模型的性能。
简单上手sklearn机器学习：支持向量机(SVC)
2301_77408198的博客
07-01 859
这里是对sklearn库里的机器学习支持向量机分类器SVC的实战文章，大家如果对其原理感兴趣的话可以自行搜索，这里我将会带你零基础学会使用sklearn库里面的SVC，这里只是一个很简单的模型实战，如果写的不好也请多多指教。
sklearn中svm详解
我本傲骄的博客
06-16 1万+
1、SVM函数原型 SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape=None, degree=3, gamma=‘auto’, kernel=‘rbf’, max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True...
使用sklearn实现svm svr
04-11
使用sklearn实现svm和svr可以通过调用sklearn库中的svm.SVC()和svm.SVR()函数来实现。其中svm.SVC()用于实现支持向量分类，svm.SVR()用于实现支持向量回归。在函数中可以通过参数设置不同的核函数、惩罚项、优化求解...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值