我试着比较libsvm的the预测和原始权向量w上的数据投影生成的决策值(我正在考虑线性情况)。为了调试目的,我使用相同的数据进行培训和测试。
W是根据libsvm常见问题计算的。然后我用z=X*w+b计算决策值。
当数据是可分离的(n=300,p=1000)时,这两种方法产生的决策值是不同比例的、相关的,但不完全相同(预测的标签也不完全相同):
当数据不可分离(n=300,p=10)时,值之间的关系非常弱:
我想我错过了一些最基本的东西。有什么想法吗?Matlab的fitcsvm对象不会产生这种差异。
代码:
%% generate some random data
n=300;
在python中对数据进行网格化后,我正在尝试使用不规则数据生成等值线图。当我试图得到一个像右边那样的等高线图时,我得到了像左边的图像一样的东西,我的图中没有任何空白(未绘制的空间?)
我最初使用下面的代码创建一个网格
def grid(x, y, z, resX=100, resY=100):
xi = linspace(min(x), max(x), resX)
yi = linspace(min(y), max(y), resY)
Z = griddata(x, y, z, xi, yi, interp='linear')
X, Y = mes
好的,我知道这个问题已经被问了很多次了,但是我似乎找不到任何解释性的,很好的答案。我的问题本身很简单:当使用多变量输入X执行高斯过程回归时,如何指定哪个内核持有哪个变量?
举一个例子可能会使这一点更加清楚。请查看以下代码:
import matplotlib as mpl
mpl.use('TkAgg')
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussia
我已经为我正在进行的一项概念验证研究精心收集了数据。数据由40个不同的对象组成,每个对象以60个时间间隔测量12个参数,其中1个输出参数为0或1。因此,我正在构建一个二进制分类器。
我预先知道输入参数和输出参数之间存在非线性关系,因此简单的贝叶斯分类器无法对样本进行分类。经过初步测试,这一假设被证明是正确的。
因此,我选择了神经网络,正如我所希望的那样,结果相当不错。结果通常是大约1-5%的误差。使用70%作为训练和30%作为评估来完成训练。通过模型再次运行完整的数据集(100%),我对结果非常满意。下面是一个典型的混淆矩阵(P =正,N=负):
P N
P 13 2
我在sklearn-糖尿病数据集上实现了一些ML算法,除了SVR之外,所有这些算法在测试子集上的R^2都约为0.45。然而,当我做SVR时,我在测试子集上得到了0.16的R^2分数。我想知道这是因为SVR对于数据集来说是一个糟糕的算法选择,还是因为我没有正确地实现它。我的程序如下: import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as plt
from sklearn import model_selection
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sk
我在libsvm中为ML使用了RBF内核。我正在探索我的数据集的其他内核。
对于特定的内核,有多个参数来优化每个参数。采用C and g参数进行网格搜索,选择成本和伽马的最佳组合。
-d degree : set degree in kernel function (default 3)
-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/num_features)
-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)
-c cost : set the parameter C of C-SVC
我想实现一个RBFN,并在StackOverflow本身上找到了这段代码。虽然我确实理解了一些代码,但我不了解什么是gamma、kwargs和整个call函数。谁能给我解释一下吗?
from keras.layers import Layer
from keras import backend as K
class RBFLayer(Layer):
def __init__(self, units, gamma, **kwargs):
super(RBFLayer, self).__init__(**kwargs)
self.units = units
我正在使用python中的LIBSVM库,并尝试从计算出的支持向量重建超平面的方程(w'x + b)。
该模型似乎训练正确,但我无法手动计算与测试数据的svm_predict输出相匹配的预测结果。
我已经使用了FAQ中的以下链接来尝试并排除故障,但我仍然无法计算正确的结果。
我的代码如下:
from svmutil import *
import numpy as np
ytrain, xtrain = svm_read_problem('small_train.libsvm')
# Change labels from 0 to -1
for index i
我在上运行支持向量机、Logistic回归和随机森林。我的训练数据集具有形状(454491,30)。我进行了5次交叉验证(花费了一个多小时),并将“评分”设置为“f1_weighted”,得到了以下结果:
Logistic Regression Cross Validation F1 score: 0.9501631748525725
Random Forest Cross Validation F1 score: 0.9999383944188953
Support Vector Cross Validation F1 score: 0.9989703035983751
我选择支持向量机,因