sklearn.svm在建立好模型后怎么使用

1. sklearn.svm在建立好模型后怎么使用

fromsklearnimportexternalsexternals.joblib.dump(clf,'文件名')＃clf是fit好的模型，文件名是保存在本地的文件clf＝externals.joblib.load(‘文件名’)＃这样就又把本地的模型载入，可以使用了

2. sklearn.svm在建立好模型后怎么使用

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理非完美分类
的问题 (及训练数据不可以完全的线性分割)。它是最常被使用的SVM类型。 
CvSVM::C_SVC - n(n>=2)分类器，允许用异常值惩罚因子C进行不完全分类。
CvSVM::NU_SVC - n类似然不完全分类的分类器。参数nu取代了c，其值在区间【0，1】中，nu越大，决策边界越平滑。
CvSVM::ONE_CLASS - 单分类器，所有的训练数据提取自同一个类里，然後SVM建立了一个分界线以分割该类在特征空间中所占区域和其它类在特征空间中所占区域。
CvSVM::EPS_SVR - 回归。 训练集中的特征向量和拟合出来的超平面的距离需要小于p。异常值惩罚因子C被采用。
CvSVM::NU_SVR - 回归；nu 代替了p 
Kernel的种类： 
CvSVM::LINEAR - 表示不需要进行映射，没有任何向映射至高维空间，线性区分（或回归）在原始特征空间中被完成，这是最快的选择。 d(x,y) = xy == (x,y)
CvSVM::POLY - 多项式核: d(x,y) = (gamma*(xy)+coef0)degree
CvSVM::RBF - 径向基，对于大多数情况都是一个较好的选择：d(x,y) = exp(-gamma*|x-y|2)
CvSVM::SIGMOID - sigmoid函数被用作核函数: d(x,y) = tanh(gamma*(xy)+coef0) 
CvSVM::RBF，貌似比 CvSVM::LINER 正确率高
degree：内核函数（POLY）的参数degree。
10.0（此次不使用） 
gamma：内核函数（POLY/ RBF/ SIGMOID）的参数\gamma。
8.0 
coef0：内核函数（POLY/ SIGMOID）的参数coef0
1.0（此次不使用） 
C： Cvalue – SVM类型（C_SVC/ EPS_SVR/ NU_SVR）的参数C。
10.0 
nu： SVM类型（NU_SVC/ ONE_CLASS/ NU_SVR）的参数 \nu。
0.5（此次不使用） 
p：SVM类型（EPS_SVR）的参数 \epsilon。
0.1（此次不使用） 
class_weights： – C_SVC中的可选权重，赋给指定的类，乘以C以后变成 class_weight_si * C。所以这些权重影响不同类别的错误分类惩罚项。权重越大，某一类别的误分类数据的惩罚项就越大。
term_crit: – SVM的迭代训练过程的中止条件，解决部分受约束二次最优问题。您可以指定的公差和/或最大迭代次数。
然后对训练数据正规化处理，并放在CvMat型的数组里。

3. Python sklearn 训练完逻辑回归模型之后，怎么使用他做预判

from sklearn import linear_model
建立模型
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(x_train,y_train)
评估模型
 score = model.score(x_test, y_test)
预测模型
  result = model.predict(x_test)

4. sklearn.svm在建立好模型后怎么使用

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。在命令行中输入：pipinst

5. python中from sklearn import svm #导入SVM模型意外退出

from sklearn import svm,datasets
这句话写在第一行试试

6. 怎么直接使用训练好的svm模型

首先你的上肢力量要够，不能冒然的去倒立，要是你的力量够了，就是要克服胆怯心理，因为我第一次倒立的时候，总是不敢上。  
你倒立的时候，在床上放些软的东西，以防万一，还有就是最好有人陪在身边，你要到的时候他可以帮你一下。  
你说你不能平衡，是不是两个手臂的力量不均衡呀？一个力量大，一个力量小，那样容易偏的。加强力量小的那个手臂的练习。  
倒立最关键的3点：注意安全  
上肢力量要够  
不要害怕

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. 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