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如何绘制SVM分类超平面
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train <- read.csv("traindata.csv")
svm.pred = predict(svm.fit,test,type="class")在我<
浏览 5提问于2016-03-31得票数 0
我有一个科学工具包-学习线性svm.SVC分类器，旨在将文本分类为2类(-1,1)。分类器使用训练集中的250个特征来进行预测，而且效果相当好。但是，我不知道如何在matplotlib中绘制超平面或支持向量。所有的例子在线只使用两个特征来导出决策边界和支持向量点。我似乎找不到任何绘图超平面或支持向量，有超过2个特征或缺乏固定的特征。我知道，有<e
浏览 1提问于2014-07-01得票数 3
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我有一个只有一个特征的数据集，我正在使用scikit-learn训练支持向量分类器。我想可视化结果，但我对如何绘制散点有点困惑。我通过执行以下操作来获得我的超平面： slope = clf.coef_[0][0]
intercept = clf.intercept_[0] 结果是y= -.01x + 2.5 我猜这是我的超飞机。我似乎不知道如何在只有</e
浏览 34提问于2019-09-28得票数 1
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我只是想知道如何绘制SVM结果的超平面。R中类似的解决方案可以在上找到，但Matlab语言的实现会很方便
浏览 0提问于2013-04-22得票数 5
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我使用支持向量机找到了依赖于q的超平面最佳拟合回归，其中我有4个维度: x，y，z，q。fit <- svm(q ~ ., data=data,kernel='linear')Call:
SVM-Type: C-classification
SVM</
浏览 3提问于2011-11-05得票数 13
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在R中绘制支持向量机模型有困难，公式是：plot(svm_linear, data=yelp_train)
我不明白为什么在运行绘图函数之后什么都没有出现为了避免浪费，我删掉了一些额外的栏。
浏览 4提问于2014-05-12得票数 0
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当我评估分类时，我在训练数据集上得到了大约85%的错误率。我绘制了3D数据，看起来你可以用超平面很好地分离数据。当我试图从支持向量机中获得权重向量时，我只看到了在不拦截超平面的情况下获得权重向量的选项。所以只有一个超平面通过(0,0,0)。val trainLV = trainTestDataSet.training
va
浏览 4提问于2017-12-02得票数 7
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SVM是一种几何算法，它试图通过在两个类之间绘制一个超平面来最大化它们之间的距离。用数字作为数据点，这是可以理解的。但是，我不明白当数据是文本时，如何确定边距和超平面？如果有人能举例说明支持向量机是如何处理文本的，我将不胜感激。
浏览 10提问于2017-08-10得票数 0
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我正在工作的科学知识-学习的乳腺癌数据集，包括30个特点。继之后，对于不那么压抑的虹膜数据集，当考虑数据集的前两个特征(平均半径和平均纹理)时，我想出了如何绘制区分“良性”和“恶性”类别的决策面，。我得到的是：但是，在使用时，如何表示数据集中的所有特征时计算的超平面？我知道我不能在30个维中绘制一个
浏览 3提问于2020-04-15得票数 1
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我正在研究支持向量机，我想知道决策边界和最优超平面之间的区别是什么？它们似乎都被描述为为分隔数据点而绘制的线。
浏览 5提问于2013-12-18得票数 8
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我正在尝试通过视觉研究分离超平面来比较我的数据上的各种分类器，例如LDA和SVM等。目前我使用ClassificationDiscriminant作为线性预测分类器，不像支持向量机可以在图上绘制超平面，我找不到一种方法来绘制线性预测分类器的超平面。以下脚本是我如何生成示例数据并使用ClassificationDiscriminant对其进行分类的
浏览 0提问于2013-05-03得票数 0
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我想为一个二级问题训练一个RBF核支持向量机.目前，支持向量机只预测0或1，但我希望它返回到决策边界的距离。我怎样才能做到这一点？self.svm = cv2.ml.SVM_create()self.svm.train(features, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)我<
浏览 3提问于2017-07-06得票数 1
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训练SVM意味着什么？
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我是新的图像processing.As我的项目我正在做的“图像分类器使用支持向量机”.I有我的最终软件的想法“我选择一些图像并给它作为我的软件的输入，它将对图像.if进行分类，我给出动物的图像，它将它适当地分类为猫或蛇在我的例子中，支持向量机的实际输入是什么？(图像分类)？
支持向量机只是一种分类器，它如何对images.Is进行分类，需要我将图像隐藏到任何特定的format?.p
浏览 6提问于2016-02-07得票数 0
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我让sklearn svm分类器工作了。我只需使用特征向量对两个选项0或1进行分类。效果很好。问题是我的向量是512项长，所以很难在x，y图上显示。对于像512这样长的特征向量，有什么方法可以可视化分类超平面吗？
浏览 1提问于2018-07-11得票数 1
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如何使用scikit svm绘制一维数据的分离“超平面”？我遵循二维数据指南：，但不知道如何使其适用于一维数据neg = np.random.randn(20, 1) - 1Y = [0] * 20 + [1] * 20clf.fit(X, Y)
浏览 2提问于2016-07-29得票数 3
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假设我有m个特征数据点-m> 2，我如何知道数据点是否是线性可分的？如果我已经正确理解，线性可分数据点-将不需要任何特殊的内核来寻找超平面，因为没有必要增加维数。比如说，我不确定数据是否是线性可分的。我试着在拉格朗日乘子上得到一个带线性核的超平面，一次是松弛的，一次是不松懈的。在这两架超高速飞机的训练和测试数据上，我会看到什么不同。如果我正
浏览 1提问于2013-03-30得票数 1
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我正在使用来训练一个二进制分类模型。使用该模型，我测试了一些示例。我惊讶地看到预测文件的输出，它包含大于1的值以及小于-1的值。我以为范围是-1,1。我做错什么了吗？
浏览 6提问于2016-07-21得票数 1
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我通过学习数据和科学学习建立了svm模型。我好奇的是，当通过这个模型预测新数据时，新数据的50个特性中哪一个对于预测来说是最重要的。例如，50个特征中每一个特征的概率，或距离模型的超平面的距离。这个是可能的吗？
在构造一个通常称为
浏览 5提问于2022-05-12得票数 0
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我想知道是否有一种方法可以从e1071包中获得svmLinear方法中的所有系数和p值。我尝试过summary(modelname)，但不起作用。下面是我的支持向量机模型的代码，其中包含10次交叉验证：library("caret")ctrl <- trainControlPr(>|z|)
(Intercept) 3.424e+00 1.254e+00 2.731
浏览 1提问于2018-01-16得票数 3
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一类支持向量机
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所以我想确保我的判断是正确的。首先，我是计算机工程专业的本科生，比软件有更多的硬件/EE经验。今年夏天，我发现自己使用了一个使用单类SVM的聚类算法，SVM仅仅是一个用于分类/分离输入数据的数学模型吗？SVM在只有一个属性/变量的数据集上能很好地工作吗？我猜后者是否定的，可能是因为只有</e
浏览 1提问于2011-07-29得票数 3
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