记录踩过的坑-sklearn

最新推荐文章于 2023-08-15 22:36:21 发布
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分类专栏： 机器学习方法和技术 文章标签： sklearn 机器学习 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ytomc/article/details/130179809
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文章讲述了在使用sklearn进行逻辑回归时遇到的迭代次数限制问题，建议增加最大迭代次数或数据预处理。对于MNIST数据集，指出了sklearn内置版本的尺寸问题，并推荐使用Keras的28*28版本。此外，文章讨论了sklearn中SVM的训练速度问题，提出了减小数据规模、限制最大迭代次数和更换核函数等优化策略。

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目录

安装

使用逻辑回归报错：STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.

内置的MNIST数据集

sklearn中的svm

sklearn中的svm训练太慢

安装

pip install scikit-learn

使用逻辑回归报错：STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.

增加迭代次数（最大值）或缩放数据就可以。

比如增加迭代次数

model = LogisticRegression(max_iter=3000)

内置的MNIST数据集

sklearn.datasets.load_digits()

但是其内置的数据集中图片大小仅为8*8，而不是28*28

如果需要28*28，则应该使用keras，即keras.datasets.mnist.load_data()

注意，使用keras内置的MNIST数据集有一个下载过程

sklearn中的svm

from sklearn import svm

设置verbose=True可以打印训练过程信息

#iter 为迭代次数 

obj 为 SVM 文件转换为的二次规划求解得到的最小值

rho  为判决函数的常数项 b

nSV  为支持向量个数

nBSV 为边界上的支持向量个数

Total nSV 为支持向量总个数

sklearn中的svm训练太慢

缩小数据尺寸和规模

限制最大迭代次数

换核函数

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