【发布时间】:2020-04-07 20:50:19
【问题描述】:
SVM 在算法中使用距离度量, sklearn SVM 中使用的默认距离测量是什么?
可以改吗?
【问题讨论】:
标签: machine-learning scikit-learn svm supervised-learning
SVM 在算法中使用距离度量, sklearn SVM 中使用的默认距离测量是什么?
可以改吗?
【问题讨论】:
标签: machine-learning scikit-learn svm supervised-learning
SVM 正在最小化 [Hinge loss][1]。您无法更改损失,否则这不再是 SVM(例如,对数损失将导致逻辑回归)。但是,您可以通过内核技巧使用内核(查看 sklearn.svm.SVC 中的 kernel 参数)
如果您想要一个可以更改损失的估算器,您可以使用sklearn.linear_model.SGDClassifier。
【讨论】: