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我已经用cv2读取了图像，将它们展平成一维阵列，并将它们转换为熊猫数据帧，然后将其输入支持向量机。(float(n_error_test) / float(len(y_pred_test)))
print(n_error_outliers / len(y_pred_outliers))` 我在训练集上的错误率是可变的(10-30%)，但在测试集上，它们从未低于100%。
浏览 11提问于2019-09-01得票数 1
我使用digits数据集在sklearn中尝试不同的模型和估计方法。当我在数据上测试一个支持向量机模型时，我发现在sklearn中有两个不同的类用于支持向量机分类：SVC和LinearSVC，前者使用一对一的方法，另一个使用一个对rest的方法。我做了蒙特卡洛式的估计，我运行了两个模型500次，每次随机将样本分成60%的训练和40%的测试，并在测试集上计算预测的误差。作为比较，决策
浏览 0提问于2015-09-02得票数 25
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我正在尝试使用一个类别的支持向量机与Python科学学习。为什么X是随机选择的，而不是数据集的一部分？如果我不知道我的训练集中是否有异常，我是否可以使用一类支持向量机进行异常值检测？一类支持向量机是一种无监督的孤立点检测()。
单类支持向量机
浏览 4提问于2016-12-08得票数 2
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我有一个模型，它是在一个5维分类问题上进行学习训练的，它表现得比较好(有kNN和支持向量机版本，并且都以高精度复制了测试集)。我所读到的关于sklearn中多标签分类的很多内容都涉及到一些不太符合这种范式的问题，其中大多数都是“标记”类型的问题，如电影类型分类。有没有办法将我的支持向量机
浏览 0提问于2019-03-27得票数 3
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R用于计算单类支持向量机的算法是什么？这是函数我发现了非常好的博客，作者写了两种算法的单类支持向量机。
浏览 4提问于2019-10-12得票数 1
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我想知道如何在我自己的数据集上使用单类支持向量机中的decision_function(X)来计算异常得分。现在我想把我自己的数据集放在上面给出的例子中。
浏览 0提问于2019-08-05得票数 1
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超参数整定与分类算法的比较
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例如:我有两个分类模型(支持向量机和随机森林)，我的数据集有1000行和10列(9列是特性)，最后一列是可分层的。在此基础上，利用CV = 10的网格搜索对这2种模型(支持向量机和随机森林模型)上的训练集进行参数整定。然而，支持向量机显示训练集的accuracy_score为100，测试集的accuracy_score为83.5
浏览 0提问于2020-12-31得票数 0
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我想在MATLAB中使用LibSVM的单类分类。labelTrainData = [-1 -1 -1 -1 0 0 0 0]; 我不确定使用哪个值来标记1
浏览 3提问于2013-05-15得票数 1
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如何绘制ROC曲线的平均值？
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我试图执行孤立点检测，我有15个不同的测试集和3个不同的模型(基于PCA的分类器，一类支持向量机和隔离林)。对于一类支持向量机和隔离林，我可以从sklearn.metrics.roc_curve中得到(fpr，tpr) .类似于主成分分析，单级支持向量机有ocsvmfprs和ocsvmtprs，隔离林有isoforestfprs对于每个测
浏览 2提问于2018-07-20得票数 1
我有一个1960年样本的数据集，有12个特性，并试图解决一个二进制分类问题，使用980样本进行训练和980样本进行测试。
浏览 5提问于2015-08-29得票数 0
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但它告诉我，有时由于大向量而产生的问题。这是我的密码。correspond to a training example
featureVector = [C M];
我想知道，有没有方法把两个特征向量结合起来
浏览 2提问于2014-05-26得票数 1
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如果这些过程是相同的，我们如何才能获得错误率使用第一个过程？
当我们想要预测特征时(这是一个预测模型)，我们需要使用用孔数据训练的模型(这里是SVMModel对象)。
浏览 11提问于2016-02-13得票数 5
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我的问题是：b)某些基因(testing set)属于某一类，其特征是基因表达在这些时间点上的分布。c)我还有一个这类已知基因的数据集(training set)。
d)另外，我想通过随机重组我的测试集来生成一个false数据集，并将其包含在我的支持向量机模型中。我应该只用计算出的模型测试我的false数据，然后比较这个数据集和test s
浏览 2提问于2013-05-24得票数 0
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因此，我们已经找到了一个区域，其中心点周围至少有N点，该中心点符合我们在某个巨型田块上的标准
浏览 0提问于2011-10-06得票数 2
我收集了两个类标签的数据集，并使用支持向量机方法对数据集进行分类，这就是结果。这看上去可疑吗？使用支持向量机学习分类器对114859个实例进行训练，对49227个实例进行测试(培训)时间: 9.82799983025次执行(测试)时间: 3.75精度: 0.999837487558精度-召回AUC
浏览 0提问于2016-09-06得票数 0
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我正在使用OpenCV支持向量机实现来二次预测图像特征的重要性。因此，我正在训练它的正面和负面图像特征，并寻找一个{0,1}的分类。我遇到的问题是，在进行培训之后，支持向量机总是使用更高/更大的类标签来预测类。我可以更改培训数据集的标签，这个问题仍然存在。我仔细检查了生成的标签和培训cv::Mat矩阵，没有发现任何问题。下面是我的支持向量机类和伴随的<e
浏览 2提问于2015-11-17得票数 2
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支持向量机与随机林相比性能较差
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我使用了RandomForestClassifier和支持向量机(SVC类)。然而，当rf达到66%的准确率和68%的召回率时，支持向量机的正确率仅为45%。然而，我认为射频和支持向量机之间的差距仍然太大。我认为至少有可能达到同样的结果。(所有的分数都是在相同的测试和训练集上
浏览 1提问于2014-09-08得票数 3
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我在不平衡数据集上执行了支持向量机( SVM )，在70/30中拆分了训练/测试。训练集中的实例数为1级的1163993和0类的234190实例。对于测试集，我有1类的498699实例和0类的100189实例。支持向量机的混淆矩阵如下：我应该使用什么度量来评估模型？使用f-avg、计算精度、回忆和以这种方式计算每个班级的f-1分数可
浏览 2提问于2021-04-27得票数 0
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基于支持向量机的单类分类
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我在R中使用e1071包来构建一个单类支持向量机模型。我不知道如何做到这一点，我也没有在互联网上找到任何例子。例如，有人可以给出一个示例代码来表征具有单类分类模型的"iris“数据集中的类"setosa”，然后测试同一数据集中的所有示例(以便检查哪些示例属于"setosa“类的表征，哪些示例不属于)？
浏览 2提问于2014-12-09得票数 14
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