如何使用sklearn中的SVM

1. 如何使用sklearn中的SVM

SVM既可以用来分类，就是SVC；又可以用来预测，或者成为回归，就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。     我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([2, 2]) print result

2. 关于python sklearn 中SVM分类的问题

改成result = clf.predict([[2, 2]])

3. Python sklearn里的svm.SVC怎么输出分类概率

from sklearn.svm import SVCmodel = SVC()model.fit(X_train, y_train)model.predict(X_test)  # 输出类别model.predict_proba(X_test)  # 输出分类概率model.predict_log_proba(X_test)  # 输出分类概率的对数

4. 如何使用sklearn中的SVM

在Python中，出现'nomodulenamedsklean'的原因是，没有正确安装sklean包。可以使用pip包管理器来安装包，pip包管理器会自动安装包所依赖的包而无需额外手动安装，因此十分方便。使用pip包管理器安装包的方法如下：在命令行中输入：pipinst

5. 如何使用sklearn中的SVM

SVM既可以用来分类，就是SVC；又可以用来预测，或者成为回归，就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。
我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。
X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([2, 2]) print result

6. 如何使用sklearn中的SVM

CvSVMParams::CvSVMParams() : svm_type(CvSVM::C_SVC), kernel_type(CvSVM::RBF), degree(0), gamma(1), coef0(0), C(1), nu(0), p(0), class_weights(0) SVM种类：CvSVM::C_SVC C_SVC该类型可以用于n-类分类问题 (n>=2)，其重要特征是它可以处.

7. 为什么sklearn里面的svm运行特别快

1首先需要安装Cython，网上下载后进行本地安装pythonsetup.pyinstall2下载Sklearn包，进行本地安装（使用pip或easy_install总是出错，如cannotimportmurmurhash3_32，最终本地安装成功）3安装后可用nosetests-vsklearn来进行测试

8. 如何使用sklearn中的SVM

sklean的官网有很详细的Guide文档，你可以根据自己实际选择是libsvm还是linlinear等等