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sklEArn svr prEDiCt

SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([...

下面以SVR为例吧: >>> clf = svm.SVR() #创建模型 >>> clf.fit(X, y) #训练模型 >>>clf.predict([[1, 1]]) #做预测,得到预测结果

from sklearn import externals externals.joblib.dump(clf,'文件名') #clf是fit好的模型,文件名是保存在本地的文件 clf=externals.joblib.load(‘文件名’) #这样就又把本地的模型载入,可以使用了

SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([...

python的机器学习模块sklearn(Google公司开始投资,是大数据战略的一个步骤)可以用于模式识别,用在一般知识发现,例如户外参与人口的类型,sklearn包自己带了两个数据集,其中一个是鸢尾花数据库(iris,鸢尾花) from sklearn import datase...

from sklearn.svm import SVCmodel = SVC()model.fit(X_train, y_train)model.predict(X_test) # 输出类别model.predict_proba(X_test) # 输出分类概率model.predict_log_proba(X_test) # 输出分类概率的对数

K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作为中心点,然...

使用DBSCAN下的fit_predict(X, y=None, sample_weight=None)函数,可以返回每个数据的标签。然后遍历整个数据集,将相同标签的数据归为一个集合即可。

1、概述 在实验数据分析中,有些算法需要用现有的数据构建模型,如卷积神经网络(CNN),这类算法称为监督学习(Supervisied Learning)。构建模型需要的数据称为训练数据。 模型构建完后,需要利用数据验证模型的正确性,这部分数据称为测试数...

CvSVMParams::CvSVMParams() : svm_type(CvSVM::C_SVC), kernel_type(CvSVM::RBF), degree(0), gamma(1), coef0(0), C(1), nu(0), p(0), class_weights(0) SVM种类:CvSVM::C_SVC C_SVC该类型可以用于n-类分类问题 (n>=2),其重要特征是它可以处...

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