ymzx
多分类问题
你好，pso-svm，不管对2分类还是多分类，都适用，使用pso本质上是优化SVM函数的超参数，与SVM执行二分类还是多分类无直接关系，除非超参数变了。 如果您要使用pso-svm执行多分类的超参研究，代码需要做一定的修改，就是将执行二分类的代码修改为多分类。 建议，首先 （1）百度检索SVM多分类的实例，跑一个SVM多分类的例子，清楚如何使用SVM二分类和多分类 （2）跑通并理解pso-svm代码逻辑，适当调整代码为多分类 附一个用sklearn实现SVM多分类的小例子 import numpy as np from sklearn.svm import SVC X = np.array([[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7]]) print(X) y = np.array([1, 2, 3, 4]) clf = SVC() clf.fit(X, y) SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) print(clf.predict([[2.1, 3.9]])) 另外，附一个我本人实际项目例子，使用LR/SVM https://mp.weixin.qq.com/s/1tHRxisz-OQX6ozrGBMq2Q
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------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "ymzx/pso-svm" @.>; 发送时间: 2022年11月9日(星期三) 下午5:30 @.>; @.***>; 主题: [ymzx/pso-svm] 多分类问题 (Issue #3)
您好，想要进行多分类的话，这个代码需要更改吗？我是新手这个方面也查好久了 没有很具体的操作。。。
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你好！ pso-svm文件中最终运行完并没有最优超参数组合，error of particle- 0 is (training, test) (1, 10) At (gamma, c): [0.32178967 3.24934179]。（1，10）是什么意思啊。非常感谢能回答我的问题