clf = svm.SVC(C=1, kernel='rbf', class_weight={0: 1, 1: 10})
请问这个class_weight={0: 1, 1: 10}表示的是什么意思？
Python里SVM权值调整class_weight是怎样用的？
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Marlene_Liu 2021-06-29 19:35关注类别为0的权重1，类别为1的权重是0
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- 2017-05-13 06:09回答 2 已采纳 类别为0的权重1，类别为1的权重是0
- 2019-10-11 16:49回答 1 已采纳 没有代码，但是一般来说，svm_predict(你的数据集)，返回的是一个数组，代表预测的结果 你拿数据集的标签（实际的结果）和这个数组结果的比较，用zip函数之类的，就可以知道是否正确。
- 2022-11-20 22:23回答 1 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，已经为您补发到账户，我们后续会持续优化，扩大我们的服务范围，为您带来更好地服务。
- 2021-05-17 22:01FY_2018的博客 后来在简书上阅读svm松弛变量的一些推导的时候，看到样本不均衡的带来的问题时候，想更深层次的看一下class_weight的具体作用方式， svm松弛变量的简书链接：https://www.jianshu.com/p/8a499171baa9 该文中的样本...
- 2022-11-11 15:16回答 1 已采纳 参考： 使用svm对手写体数字图片进行分类_Walt_像道光的博客-CSDN博客 import pandas as pdfrom sklea
- 2021-11-10 11:12
python中出现错误 ValueError: Series.replace cannot use dict-value and non-None to_replace 如何解决？
python
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回答 1 已采纳 报错很清楚了，告诉你不能把空替换成数据你可以把任何匹配到的字符替换成空，但是不能倒过来没法把空替换成数据 - 2021-06-06 01:55回答 2 已采纳 你可以设置一下random state这个参数，划分数据集的时候也可以设置一下，这样每次得到的结果就是一样的了，有用的话麻烦给个采纳，谢谢
- 2021-01-21 17:33爱编程的胖子的博客 SVM简介及sklearn参数 1.SVM简介 支持向量机SVM（Support Victory Machines）方法建立在统计学VC维和结构风险最小化原则上，既可以用于分类（二/多分类）、也可用于... 使用SVM作为模型时，通常采用如下流程：
- 2022-03-11 21:55回答 2 已采纳 大概率因为你的sklearn版本过新的问题（>=0.24）我用的0.23.2，导入这个的时候已经警告该模块（sklearn.svm.classes）会在0.24版本移除了
- 2022-05-26 18:58回答 2 已采纳 好像是参数位置变了。你题目中13行改成这个试试self.vectorizer = CountVectorizer(max_df=max_df, stop_words=stopwords, ngram_
- 2021-08-24 11:14回答 5 已采纳 星号表达式(*expressoin)不可单独使用 可以先执行完函数再赋值
- 2021-06-02 16:59泡泡不粘锅的博客 使用SVM作为模型时，通常采用如下流程： 1.对样本数据进行归一化 2.应用核函数对样本进行映射（最常采用和核函数是RBF和Linear，在样本线性可分时，Linear效果要比RBF好） 3.用cross-validation和grid-search对超...
- 2023-04-21 15:07回答 9 已采纳 引用chatgpt部分指引作答：下面是一个简单的 SVM 二分类器的示例 MATLAB 代码，假设数据已经存储在一个大小为 100x5 的矩阵 X 中，标签存储在一个大小为 100x1 的列向量 Y
- 2020-11-23 01:27weixin_39931146的博客 数据集处理数据获取使用sklearn的dataset获取数据from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitiris = datasets.load_iris()iris_feature = iris['data']iris_target = iris['...
- 2018-04-13 15:03Jane_Yuan1的博客 关于不平衡问题： 当需要关注特定的某一类或特定的样本时，可以使用class_weight和sample_weight参数进行设置： 1. SVC、NuSVC有可选参数class_weight，以字典的形式{dict,’balanced’}设置，将第i类的参数C设置...
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