SVM模型進行分類預測時的參數調整技巧
一：如何判斷調參范圍是否合理 正常來說，當我們參數在合理范圍時，模型在訓練集和測試集的准確率都比較高；當模型在訓練集上准確率比較高，而測試集上的准確率比較低時，模型處於過擬合狀態；當模型訓練集和測試集上准確率都比較低，模型處於欠擬合狀態。正常來說測試集上的准確率都會比訓練集要低。 二：如何確定 ...
原文：SVM進行分類預測時的參數調整
一：如何判斷調參范圍是否合理 正常來說，當我們參數在合理范圍時，模型在訓練集和測試集的准確率都比較高 當模型在訓練集上准確率比較高，而測試集上的准確率比較低時，模型處於過擬合狀態 當模型訓練集和測試集上准確率都比較低，模型處於欠擬合狀態。正常來說測試集上的准確率都會比訓練集要低。 二：如何確定參數的調節方向 當使用線性支持向量機時，我們只需調節正則化參數C的范圍即可。 這里我們以RBF作為核的SV ...
2020-03-19 17:06 0 648 推薦指數：
相關推薦
機器學習模型進行predict預測時，預測全為1
最近在維護xgboost二分類算子，經過現場客戶反饋的問題，模型在評估推理的時候，結果很不理想，實際測試確實模型預測全為1 一開始以為是數據不均勻導致的預測效果差，也嘗試了分布均衡的數據以及網格搜索模型參數調參，結果還是同樣的效果，問題沒出現在這里 接着經過debug后，發現 模型 ...
對 load_breast_cancer 進行 SVM 分類
原創轉載請注明出處：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12786022.html SVC 的構造函數 這里有三個重要的參數 kernel、C 和 gamma kernel kernel 代表核函數的選擇，它有四種選擇，只不過默認是 rbf ...
利用SVM進行文本分類
利用SVM算法進行文本分類 數據集 兩位不同作家的作品（金庸&劉慈欣）切分出來的小樣本。根據自己構建的詞匯表，將樣本轉化為一個1000維的0-1向量（僅統計詞匯是否出現）。再加上一個0-1標記作家 模型 SVM linearKernel 損失函數 優化方法 ...
神經網絡進行分類預測
神經網絡解決多類分類問題的本質是把原分類問題分解為一類對其他類（one-vs-all）的二類分類問題 在二分類中要把標簽設置為（0，1），在多分類問題中要把標簽設置為ont-hot標簽，也就是（0，0，1，0）此類的格式，1表示屬於某個類。 分類和回歸的損失函數： 分類二分類采用 ...
項目二：使用機器學習（SVM）進行基因預測
SVM軟件包 LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines（本項目所用到的SVM包）（目前最新版：libsvm-3.21，2016年7月8日） C-SVC(C-support vector classification), nu-SVC ...
分類預測，交叉驗證調超參數
調參數是一件很頭疼的事情，今天學習到一個較為簡便的跑循環交叉驗證的方法，雖然不是最好的，如今網上有很多調參的技巧，目前覺得實現簡單的，以后了解更多了再更新。 輸出： 1011121314151617181920212223242526272829 ...
使用RNN預測時間序列
...