F1 micro - это то же самое, что и точность?

Кастомные ядра для SVM, когда их применять?

В чем разница между OneVsRestClassifier с SVC и SVC с решением_function_shape = 'ovr'?

Я думал, что это должно быть то же самое, но для метода

, вы получите точность 0,94.

ользую SVM Scikit-Learn так:

Получив эти результаты, созданные вручную, вы можете передать их для любой из функций точности / возврата, которым необходимо изменить пороговое значение. Это не идеально, но, по крайней мере, дает представление о том, насколько хорошо граница принятия решений используется для классификации.

тоящее время я работаю с кривыми auc-roc и, скажем, у меня есть классификатор без ранжирования, например SVM с одним классом, где прогнозы либо 0, либо 1, а прогнозы не преобразуются в вероятности или оценки легко, если я не хочу вместо того, ...

 на тестовых данных для оценки. Вы не проводите перекрестную проверку данных испытаний. Если так, что ты будешь делать в каждом сгибе?

ользовал для создания цикла для нахождения лучших параметров для моей модели, что увеличило мои ошибки в кодировании, поэтому я решил использоватьGridSearchCV. Я пытаюсь найти лучшие параметры для PCA для моей модели (единственный параметр, по ...

Теперь, возвращаясь к нашему n-мерному случаю, вы, вероятно, можете понять, что линия не справится. В трехмерном случае нам понадобится плоскость: (w1 * x1 + w2 * x2 + w2 * x3)> C, а в n-мерном случае нам потребуется гиперплоскость: (w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn)> C, который чертовски сложно представить, тем не менее рисовать :-).

я пытаюсь понять, как работает алгоритм SVM, но я просто не могу понять, как вы преобразуете некоторые наборы данных в точки n-мерной плоскости, которые имели бы математическое значение, чтобы разделить точки через гиперплоскость ...

использование предварительно вычисленных ядер с помощью libsvm

В настоящее время я работаю над классификацией изображений с различными дескрипторами изображений. Поскольку они имеют свои собственные метрики, я использую предварительно вычисленные ядра. Итак, учитывая эти NxN-матрицы (всего N изображений), я ...

Как использовать libsvm в Matlab?

Я новичок в Matlab и не знаю, как использовать libsvm. Есть ли пример кода для классификации некоторых данных (с 2 функциями) с помощью SVM, а затем визуализации результата? Как насчет ядра (RBF, Polynomial и Sigmoid)? Я видел этот файл readme в ...

Многоклассовая классификация в libsvm [закрыто]

Я работаю сlibsvm [http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/]и я должен реализовать классификацию для мультикласса содин против всех. Как я могу это сделать? Есть лиlibsvm версия 2011 использовать это? Я думаю, что мой вопрос не очень понятен. ...