“one-against-one” approach

from sklearn import svm
X = [[0], [1], [2], [3]]
Y = [0, 1, 2, 3]
#“one-against-one” approach
clf = svm.SVC(decision_function_shape='ovo')
clf.fit(X, Y) dec = clf.decision_function([[1]])
print dec.shape[1] # 4 classes: 4*3/2 = 6
print clf.predict([[1]])

“one-vs-the-rest” multi-class strategy

from sklearn import svm
# “one-vs-the-rest” multi-class strategy
clf.decision_function_shape = "ovr"
dec = clf.decision_function([[1]])
dec.shape[1] # 4 classes
print dec.shape[1]
print clf.predict([[2.8]])

SVM处理多分类问题的更多相关文章

  1. 8.SVM用于多分类

    从前面SVM学习中可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一劳 ...

  2. SVM实现邮件分类

    首先学习一下svm分类的使用. 主要有以下步骤: Loading and Visualizing Dataj Training Linear SVM Implementing Gaussian Ker ...

  3. SVM实现多分类的三种方案

    SVM本身是一个二值分类器 SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器. 目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类 (1)直接法,直接在目标函数上进行修改,将 ...

  4. SVM处理多分类问题(one-versus-rest和one-versus-one的不同)

    SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器. 目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类:一类是直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一 ...

  5. tensorflow实现svm iris二分类——本质上在使用梯度下降法求解线性回归(loss是定制的而已)

    iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This f ...

  6. 【机器学习具体解释】SVM解二分类,多分类,及后验概率输出

    转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51073885 CSDN−勿在浮沙筑高台 支持向量机(Support Vecto ...

  7. SVM 实现多分类思路

    svm 是针对二分类问题, 如果要进行多分类, 无非就是多训练几个svm呗 OVR (one versus rest) 对于k个类别(k>2) 的情况, 训练k个svm, 其中, 第j个svm用 ...

  8. Python-基于向量机SVM的文本分类

    项目代码见 Github: 1.算法介绍 2.代码所用数据 详情参见http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/ 文件结构 ├─doc_classification.py ...

  9. SVM分类与回归

    SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libs ...

随机推荐

  1. LC 763. Partition Labels

    A string S of lowercase letters is given. We want to partition this string into as many parts as pos ...

  2. LC 807. Max Increase to Keep City Skyline

    In a 2 dimensional array grid, each value grid[i][j] represents the height of a building located the ...

  3. 实用的60个CSS代码片段[下]

    31.有趣的& .amp { font-family: Baskerville, 'Goudy Old Style', Palatino, 'Book Antiqua', serif; fon ...

  4. 标准C++常用头文件及描述

    #include <algorithm> //STL 通用算法 #include <bitset> //STL 位集容器 #include <cctype> //字 ...

  5. IPV6基础

    Pv6与IPv4的区别 Pv6报文与IPv4报文差别就两个地方: 一个是数据链路层(以太网协议)中协议类型,IPv4是0x0800,IPv6是0x86DD 另一个是IPv6 Header是40字节,I ...

  6. Java调用Redis集群

    前文 需要使用以下jar包 Maven项目引用以下配置: <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> &l ...

  7. Vue调试工具vue-devtools安装详解

    https://blog.csdn.net/github_37360787/article/details/80284418

  8. Linux 查看登录用户信息 who & whoami

    Linux 查看登录用户信息 who & whoami 在一台服务器上,同一时间往往会有很难多人同时登录. who 命令可以查看当前系统中有哪些人登录,以及他们都工作在哪个控制台上. 这样可以 ...

  9. Java语言 List 和 Array 相互转换

    Java语言 List 和 Array 相互转换 List集合 转换为 Array数组 List集合 转换成 Array数组,有 2 种方式,代码如下: import java.util.ArrayL ...

  10. spring boot系列(四)spring boot 配置spring data jpa (保存修改删除方法)

    spring boot 使用jpa在pom.xml在上文中已经介绍过.在这里直接介绍各个类文件如何编写: 代码结构: domain(存放实体类文件): repository(存放数据库操作文件,相当于 ...