所以正如问题所说，我希望在12个X点的范围内做一个预测，所有这些X点都有9个Y点。因此，预测仅基于一个属性。下面是我的数据，我确实找到了另一个有相反问题的线程，但这对我没有帮助。如果我需要添加更多信息，请让我知道，这样我就可以编辑问题！红线是硬编码的，旨在说明我想要的</e
浏览 2提问于2018-08-30得票数 0
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我使用scikit-learn库对卫星图像执行监督分类(支持向量机分类器)。我的主要问题是如何训练我的SVM分类器。我在youtube上看过很多视频，也读过一些关于如何在scikit-learn中训练支持向量机模型的教程。我看过的所有教程，都使用了著名的Iris数据集。为了在scikit-learn中进行有监督的支持</
浏览 0提问于2017-04-10得票数 5
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我们可以使用svm.SVC.score()来评估支持向量机模型的准确性。我想得到预测的类和实际的类，以防预测错误。如何在scikit-learn中实现这一点
浏览 5提问于2017-07-19得票数 5
我如何知道样本属于支持向量机Scikit-Learn的predict()函数预测的类的概率？[5]
有什么功能吗？
浏览 2提问于2013-02-22得票数 30
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我是机器学习领域的新手，现在我正试图掌握最常见的学习算法是如何工作的，并理解何时应用其中的每一种算法。目前，我正在学习支持向量机是如何工作的，并且有一个关于自定义内核函数的问题。在支持向量机的标准核(线性、径向基函数、多项式)上有大量的信息。但是，我想了解什么时候使用自定义内核函数是合理的。我的</em
浏览 2提问于2016-05-26得票数 6
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一个愚蠢的问题:在我在scikit-learn中训练我的支持向量机后，我必须使用预测函数: predict(X)来预测哪个类属于哪个类别？()
X参数是图像特征向量吗？如果我给出一个未经过训练的图像(没有经过训练，因为SVM要求至少3个样本作为类)，会返回什么？
浏览 1提问于2013-02-14得票数 2
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滑雪训练数据的预测
、、、
我使用scikit-learn的支持向量机如下所示：clf.fit(td_X, td_y)
我的问题是，当我使用分类器来预测训练集成员的类时，即使在scikit学习实现中
浏览 2提问于2017-04-04得票数 0
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我正在尝试创建一个使用AdaBoost和多项式支持向量机作为基本分类器的模型。base_estimator=base_clf, n_estimators=10)y_predict = model.predict(X_test)使用支持向量机的AdaBoost作为基分类器是错误的吗？
浏览 6提问于2019-10-23得票数 0
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我正在使用python (scikit- learning )进行机器学习，使用相同的数据，但使用不同的分类器。当我使用500 K的数据时，LR和SVM (线性核)几乎同时使用，支持向量机(带有多项式核)要花费很长时间。但是使用500万个数据，看起来LR比SVM (线性)快很多，我想知道这是否是人们通常所发现的？
浏览 2提问于2016-01-15得票数 4
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我是一个完全的新手，支持向量机的预测，所以在这里寻求一些指导。我正在尝试建立一个python代码来预测一个时间序列，使用scikit-learn的支持向量机库。我的数据包含了过去24小时30分钟间隔的X值，我需要预测下一个时间戳的y值。我已经准备好了-
SVR(kernel='linear', C=1e3).
浏览 2提问于2015-05-20得票数 5
我正在使用scikit-learn来理解支持向量机(SVM)。我想绘制支持向量机计算的决策边界。支持向量机使用3个特征。因此，决策边界必须在3D空间中绘制。使用scikit-learn可以做到吗？我在官方网站上只能找到支持向量机决策边界的二维图。然而，我在stackoverflow上找到了链接，这些链接显示使用
浏览 2提问于2015-04-28得票数 2
我使用的是OpenCV (3.1)支持向量机和3个类。有没有办法处理不属于这些类的输入数据？是否有可能从预测中获得概率？谢谢
浏览 2提问于2017-04-19得票数 0
有没有办法在Opencv中使用python中的matplotlib来可视化支持向量机模型，就像这个。
浏览 0提问于2016-05-31得票数 0
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我使用Scikit-学习支持向量机分类器进行预测，我使用的是rbf核。我已经设置了class_weight = 'auto‘。我认为经常出现的类会得到较低的重量，这是正确的吗？假设我有两个类，A和B，如果A出现得比B多得多，这是否意味着在以后进行预测时，A类预测将比我没有设置class_weight= 'auto‘时少？
浏览 2提问于2015-08-11得票数 2
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我创建了支持向量机预测模型，它一直在工作，直到有一天它突然给出错误"Cannot deliver AttributeWeights with参数"kernel_type“设置为”多项式“。”
浏览 3提问于2012-11-21得票数 1
我正在看一个来学习支持向量机(SVM)。在视频中，他提到支持向量机( SVM )在分类过程中作为一步进行数据分割的支持向量分类器(SVC)。我已经使用了从scikit学习分类，但我有一个很难理解的LinearSVC的实现在scikit学习是一个支持向量机或SVC，或如果在视频中的描述是不正确<
浏览 2提问于2020-05-23得票数 3
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我正在使用中的进行二进制分类。我正在使用它的predict_proba()函数来获得概率估计。有人能告诉我predict_proba()是如何在内部计算概率的吗？
浏览 1提问于2013-02-27得票数 44
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当我在Scikit-learn中使用支持向量机时，它看起来没有像系统那样的保存到磁盘的方法？我知道结果是一个系数列表，你可以保存到磁盘，然后打开并点积它，但是有没有推荐的方法来保存和重新创建SVC呢？此外，我发现奇怪的是，支持向量机的范围是正/负分组( -1 /1训练数据)，并且支持向量机的.predict(
浏览 0提问于2018-04-21得票数 0
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我探索了LinearSVC，获得了80%的准确性。现在，我猜想用ensemble分类器作为基估计器是否能提高SVM分类器的精度？因此，我的第一个问题是:为了提高当前的估计精度，是否可以使用ensemble分类器以svm作为基估计器？我的第二个问题是如何使用包含所有特性的ensemble分类器？
浏览 0提问于2014-11-27得票数 4
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我计划使用scikit svm进行类预测。我有一个由大约100个实验组成的两类数据集。每个实验都封装了我的数据点(向量)+分类。根据训练支持向量机应该是直截了当的。我将不得不把所有的向量放在一个数组中，并生成另一个具有相应类标签的数组，训练SVM。然而，为了运行留一误差估计，我需要省略向量的一个特定子集-一个实验。
浏览 0提问于2013-07-06得票数 2
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