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我正在尝试使用拉普拉斯核(作为预先计算的核)来计算SVM的准确度分数。然而，当我试图计算准确度分数时，我得到了如下错误。
浏览 30提问于2021-10-19得票数 1
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我在java中使用LIBSVM，我需要计算AUC值。read文件说我们可以使用-v选项将数据分成n个部分，并计算它们的交叉验证精度/均方误差，但在java中，我使用的是svm_train函数，它没有-v选项(它有支持向量机问题和支持向量机参数作为输入)。因此，我使用了如下所示的svm_cross_validation函数，但它不返回目标数组中的精度(返回
浏览 2提问于2013-11-22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。常规SVC估计器产生下列误差直方图：而线性S
浏览 0提问于2015-09-02得票数 25
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支持向量机回归的测试样本响应预测
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我正在使用支持向量机回归模型的示例对数据样本运行测试，在此MathWorks文档(链接：https://uk.mathworks.com/help/stats/compactregressionsvm.predict.html#buvytaz)中给出的示例中，训练数据需要具有与预测数据相同的行数，这是到目前为止能够运行预测所必需的。如果我的数据与行数不一致，我该怎么办？我如何使用具有不同样本数量的数据来训练我的支
浏览 16提问于2019-09-06得票数 0
支持向量机攻击的基于较小子数据集的)1.使用%px在快速执行方面没有改进和上面一样。
浏览 0提问于2019-04-05得票数 3
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我对支持向量机的世界是个新手，我正在尝试通过教程自学。我最近试图创建一个样本svm测试，然而，run-time似乎是无穷无尽的。假设我的dataframe有7976行，典型的处理时间是多少？
浏览 28提问于2017-03-01得票数 0
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机器学习中的逆预测
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我有一个关于机器学习/数据科学中的反向预测的问题。这里我举一个例子来说明我的问题:我有20个输入特性X= (x0，x1，.和3个输出变量Y=(x19，y1，y2)。在这个例子中，它是20个维度。然后使用这个网格中的所有点作为输入数据，并将它们扔到经过训练的模型中。选择预测y1 > 100的所有输入点。然后使用经过训练的模型来计算X数据点。
当Y也有高维时，第二种方法可能是可以的。但通常情况下，在我的应用中，Y是非常低维的，X是非常高维的，这使我认为方法2不是很实用
浏览 2提问于2018-03-14得票数 2
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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。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分数可以是一种解决方案：然后计算f-avg，通过计算每个类的两个f-1分数的
浏览 2提问于2021-04-27得票数 0
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据我所知，支持向量机是在最小误差函数的前提下运行的，通常的目标是最大限度地提高总体精度。然而，有很多上下文，特别是在社会科学中，人们不追求99%+的准确性，而是以95%的准确性(例如95% CI、p值等)为目标。我想知道是否有一种方法来训练支持向量机，目标是开发达到95%准确率的最佳模型。显然，根据上下文的不同，95%的准确率可能是遥不可及的，研究人员只是在寻找他们能够得到的最佳预测模型；但是当支持向量</e
浏览 0提问于2022-10-21得票数 0
我正在使用支持向量机建立数字识别分类。我有10000个数据，我把它们分成训练和测试数据，比例为7:3。我使用线性核。结果表明，当改变训练样本数量时，训练精度始终为1，而测试精度仅为0.9左右(我期望更高的精度，至少为0.95)。我认为结果表明过度拟合。谁能帮我解决支持向量机中的过度拟合问题？非常感谢您的时间和帮助。
浏览 2提问于2015-01-27得票数 1
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目前，我正在研究人工神经网络、支持向量机和线性回归方法在基于气象因素(13个因素)的区域水果产量预测中的应用。在WEKA上实现这些方法时，我得到了不好的结果:与MultilayerPreceptron一样，我的结果是：(我将数据集除以28用于训练，8用于测试) ===运行信息===测试集的===评估=== =
浏览 0提问于2012-04-07得票数 0
如何应用一类支持向量机分类器检测异常检测？我如何在python中实现这一点，并计算准确性、召回、精度、F1评分和EER？
我从这个链接开始，但无法计算上面的性能指标！！
浏览 1提问于2019-07-15得票数 1
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我想了解更多关于使用小波包分解、特征选择和支持向量机的故障检测模型。你可以在这里阅读一些相关的论文：
我的问题是在“特征选择”步骤中，我们需要选择小波包节点(及其计算的均方根值)作为最终SVM分类器的特征。在支持向量机中，我们还需要知道每个向量(+1，-1)的标签，但如何在特征选择过程中获得该标签。我真的不太了解遗传算法(GA)使用10倍支持向量机</
浏览 0提问于2012-07-29得票数 0
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例如，在上面的训练数据集中，使用90%/10%的类向量，将产生4001s和3200个样本，因此它将创建一个新的800个样本数据集，其中包含原来的400个1类样本和400个随机选择的0类样本，这将是平衡的我在两个类向量上运行了平衡代码--平衡的和不平衡的(尽管我在平衡类向量中不需要它)。0.77 848avg / total 0.79 0.65 0.70 999
如你所见，1级的<em
浏览 5提问于2016-11-10得票数 4
我正在建立一个支持向量机使用‘列车’方法，从‘插入’包。利用“训练”函数，最终确定各种参数的取值，得到最终的支持向量机。对于测试数据，我可以预测“类”。但是当我试图预测测试数据的概率时，我得到了误差(例如，我的模型告诉我，测试数据中的第一个数据点有y= 'good‘，但我想知道在支持向量机情况下获得’good‘...generally的概率是多少，模型将计算predict
浏览 4提问于2013-07-24得票数 8
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我检查了各种svm分类工具，主要是svmlight、pysvmlight、libsvm、scikit学习svm分类器。比目鱼： (0, (10.0, 1.0), (12.0, 1.0), (19.0, 1.0), (21.0, 1.0), (56.
浏览 9提问于2014-10-09得票数 5
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和都是实现支持向量机的软件库。有什么关系呢？这些差异是如何使liblinear比libsvm更快的呢？
浏览 0提问于2012-07-17得票数 28
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我想在matlab中训练一个支持向量机分类器，并通过K-折交叉验证找到它的最佳超参数，然后使用该模型对另一个数据集进行分类精度测试。MaxObjectiveEvaluation',10,'ShowPlots',false,'Verbose',0));
label = predict(Mdl,testData); 我的问题是，每次我运行这段代码，然后计算分类精度时
浏览 14提问于2020-11-02得票数 0
也就是说:如果我的训练集是1000，那么大约800个被选为支持向量。我到处寻找，想知道这是好事还是坏事。我的意思是，支持向量的数量与分类器性能之间是否存在关系？我已经阅读了这个，但我正在执行参数选择，而且我还确定特征向量中的属性都是有序的。我只需要知道它们之间的关系。谢谢。附注:我使用线性内核。
浏览 2提问于2012-02-28得票数 78
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我打算计算输入图像的haar样特征，然后使用支持向量机对这些特征进行分类。顺便说一句，我从OpenCV了解应用程序OpenCV。但是我想知道是否有一个单独的代码来计算OpenCV中类似haar的特性？
浏览 0提问于2015-03-07得票数 0
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