是否有任何增量svm的實現,它也具有返回給定特徵向量屬於各個類的概率的特徵?最好可用於Python代碼概率估計增量支持向量機
我聽說過LaSVM。 LaSVM是否具有返回概率估計的特徵?它還具有處理不平衡訓練數據集的功能嗎?
是否有任何增量svm的實現,它也具有返回給定特徵向量屬於各個類的概率的特徵?最好可用於Python代碼概率估計增量支持向量機
我聽說過LaSVM。 LaSVM是否具有返回概率估計的特徵?它還具有處理不平衡訓練數據集的功能嗎?
您可以在Scikit Learn一看,用Python編寫的
在每個模型一個非常靈活和高效的圖書館,還有存儲在內部計算值。如果clf是您的SVM分類器,您可以訪問clf.decision_function來查看預測的一些解釋。
它還提供了一套很好的工具,用於預處理數據以及其他有趣的內容。
歡呼聲,
爲了得到概率估計可以使用scikit學習庫。有兩種選擇可以使用。一個給出概率。這裏是一個例子:How to know what classes are represented in return array from predict_proba in Scikit-learn 另一個給出了排名的簽名值(不是概率,但通常會給出更好的結果):Scikit-learn predict_proba gives wrong answers你應該看看答案。
在scikit-learn中,只有線性SVM可以增量訓練('SGDClassifier'和'partial_fit'方法)。但是,只有在'loss =「log」'時支持概率,並且它會訓練LR而不是SVM。 – 2013-06-21 21:22:22