MPR | sklearn svm 예제
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sklearn svm 예제

sklearn svm 예제

나는 (예를 들어 산소 포화 도 데이터) 혼합 선형 및 비선형 데이터를 포함하는 타임 계열 데이터 세트가있는 경우, 질문이 있습니다. SaO2), svm을 사용하여 질병 대 건강 대상자의 분류를 수행함으로써 해당 데이터를 선형 및 비선형 fisrt로 분리해야합니까, 아니면 svm이 해당 데이터의 선형도 차이를 고려하지 않고 분석을 수행 할 수 있습니까? 정말 인상적인 콘텐츠. 간단하고 효과적입니다. 사소한 문제 예제에 직면한 각 매개 변수 및 실제 응용 프로그램을 설명할 수 있다면 더 효율적일 수 있습니다. 이 섹션에서는 scikit-learn 을 통해 사용하는 기계 학습 어휘를 소개하고 간단한 학습 예제를 제공합니다. 커널: 우리는 이미 그것에 대해 논의했습니다. 여기서는 “선형”, “rbf”, “poly”와 같은 커널과 함께 사용할 수있는 다양한 옵션이 있습니다 (기본값은 “rbf”입니다). 여기서 “rbf” 및 “폴리”는 비선형 하이퍼 평면에 유용합니다. 홍채 데이터 세트의 두 가지 기능에 선형 커널을 사용하여 클래스를 분류한 예제를 살펴보겠습니다. 사용 하는 시각화 패키지 이외에 배열 변환에 대 한 sklearn 및 numpy에서 svm을 가져오기 만 하면 됩니다.

각각 두 범주 중 하나 또는 다른 범주에 속하는 것으로 표시된 학습 예제 집합을 감안할 때 SVM 학습 알고리즘은 한 범주 또는 다른 범주에 새 예제를 할당하는 모델을 빌드하여 비확률적 이진 선형 분류자로 만듭니다. 지원 벡터 머신의 예로 얼굴 인식 문제를 살펴보겠습니다. 우리는 다양한 공인의 수천 개의 대조 된 사진으로 구성된 야생 데이터 집합에 레이블이 붙은 얼굴을 사용합니다. 데이터 집합에 대한 페처는 Scikit-Learn에 기본 제공됩니다: 추정기의 예는 지원 벡터 분류를 구현하는 클래스 sklearn.svm.SVC입니다. 추정기의 생성자는 모델의 매개 변수를 인수로 사용합니다. 이 예로서 두 점 클래스가 잘 구분되는 분류 작업의 간단한 경우를 고려합니다. 두 모델의 정규화 양 사이의 정확한 동등성은 모델에 의해 최적화된 정확한 객관적 함수에 따라 달라집니다. 예를 들어 사용된 추정자가 sklearn.linear_model인 경우입니다. 능선 회귀, 그들 사이의 관계는 로 주어진다 (C = frac{1}{알파}).

지원 벡터 컴퓨터에서 이 마진을 최대화하는 선은 최적의 모델로 선택할 것입니다. 지원 벡터 기계는 이러한 최대 여백 추정기의 예입니다. Google 드라이브 링크에서 데이터 집합을 다운로드하여 컴퓨터에 로컬로 저장합니다. 이 예제에서는 데이터 집합에 대한 CSV 파일이 Windows 컴퓨터의 D 드라이브의 “데이터 집합” 폴더에 저장됩니다.

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