sklearn中SVC实现与类参数的示例分析-创新互联

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sklearn-SVC实现与类参数

对应的API：http://scikit-learn.sourceforge.net/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html

它是基于libsvm实现的。随着样本数量的增加，拟合时间的复杂度要高于二次，这就使得当样板数量超过一万个时，很难扩展到数据集中。

在多类处理时，是按照1对1的方案进行处理的。

函数的的定义为：

 def __init__ (self, C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto',coef0=0.0, 
verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape='ovr', random_state=None):

参数的含义：

- C：float参数 默认值为1.0。错误项的惩罚系数。C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小C的话，容许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。对于训练样本带有噪声的情况，一般采用后者，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声。

- kernel: str参数 默认为‘rbf‘，算法中采用的核函数类型，可选参数有：

linear：线性核函数

poly：多项式核函数

rbf：径像核函数/高斯核

sigmod：sigmod核函数

precomputed：核矩阵

- degree :int型参数 (default=3)，这个参数只对多项式核函数（poly）有用，是指多项式核函数的阶数n，如果给的核函数参数是其他核函数，则会自动忽略该参数。

- gamma：float参数，默认为auto核函数系数，只对'rbf'、 ‘poly' 、 ‘sigmoid'有效。

如果gamma为auto，代表其值为样本特征数的倒数，即1/n_features。

- coef0：float参数 默认为0.0

核函数中的独立项，只有对‘poly'和‘sigmod'核函数有用，是指其中的参数c

- probability：bool参数 默认为False

是否启用概率估计。 这必须在调用fit()之前启用，并且会fit()方法速度变慢。

- shrinking：bool参数 默认为True

是否采用启发式收缩方式。

- tol: float参数 默认为1e^-3

svm停止训练的误差精度。

- cache_size：float参数 默认为200

指定训练所需要的内存，以MB为单位，默认为200MB。 - class_weight：字典类型或者‘balance'字符串。默认为None

给每个类别分别设置不同的惩罚参数C，则该类别的惩罚系数为class_weight[i]*C，如果没有给，则会给所有类别都给C=1，即前面参数指出的参数C。

如果给定参数‘balance'，则使用y的值自动调整与输入数据中的类频率成反比的权重。

- verbose ：bool参数 默认为False

是否启用详细输出。 此设置利用libsvm中的每个进程运行时设置，如果启用，可能无法在多线程上下文中正常工作。一般情况都设为False，不用管它。

- max_iter ：int参数 默认为-1

大迭代次数，如果为-1，表示不限制

- random_state：int型参数 默认为None

伪随机数发生器的种子,在混洗数据时用于概率估计。

SVC的方法

1、fit()方法：用于训练SVM，具体参数已经在定义SVC对象的时候给出了，这时候只需要给出数据集X和X对应的标签y即可。

2、predict()方法：基于以上的训练，对预测样本T进行类别预测，因此只需要接收一个测试集T，该函数返回一个数组表示个测试样本的类别。

3、predict_proba()：返回每个输入类别的概率，这与predict方法不同，predict方法返回的输入样本属于那个类别，但没有概率。使用此方法时，需要在初始化时，将 probability参数设置为True。

例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm
# we create 40 separable points
np.random.seed(0)
X = np.r_[np.random.randn(20, 2) - [2, 2], np.random.randn(20, 2) + [2, 2]]
Y = [0] * 20 + [1] * 20
# fit the model
clf = svm.SVC(kernel='linear',probability=True)
clf.fit(X, Y)
print(clf.predict_proba([[-0.1,0.7],[0.3,0.5]]))
#result
#[[ 0.41844015 0.58155985]
#[ 0.34810738 0.65189262]]

如果初始化时不适用probability参数：

clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X, Y)
print(clf.predict([[-0.1,0.7],[0.3,0.5]]))
# get the separating hyperplane
w = clf.coef_[0]
#输出的结果为：[1,1]

属性有哪些：

svc.n_support_：各类各有多少个支持向量

svc.support_：各类的支持向量在训练样本中的索引

svc.support_vectors_：各类所有的支持向量

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