请问SVM输出的正确率，与混淆矩阵里的不一样该怎么办呢？应该怎么修改呢
混淆矩阵正确率不等于SVM模型正确率
请问SVM输出的正确率，与混淆矩阵里的不一样该怎么办呢？应该怎么修改呢
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关注不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:- 这篇文章讲的很详细，请看：令人煎熬的SVM 线性可分支持向量机与硬间隔最大化
- 除此之外, 这篇博客: 机器学习实验六SVM基础练习；利用SVM构建垃圾邮件分类器中的 一、实验目的 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
使用支持向量机（SVM）构建垃圾邮件分类器。
- 您还可以看一下 李虎老师的大白话SVM算法课程课程中的 04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释小节, 巩固相关知识点
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2022-02-05 22:20回答 1 已采纳 第一个问题： 根据soft voting和hard voting的定义来看，soft是将所有模型预测样本为某一类别的概率的平均值作为标准，概率最高的对应的类型为最终的预测结果；而hard
- 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。
- 2023-01-03 17:14回答 1 已采纳 可以参考如下项目，是基于拉勾网的数据，构建的建模流程，其中的特征部分可以扩充，替换成你提到的技能点。 技能点可以作为category变量，做一下编码。 https://github.com/MaxLy
- 2020-06-20 03:25一天天的就知道学习的博客 本文章只用于学习交流不用于任何商业行为,所有知识点资料来源于网络,如有任何不当之处请私信联系,作者会及时改正 本文中总结自文档所有标注的页码都是附件参考文档中的页码 由于markdown不支持附件下载,附件链接如下...
- 2022-05-28 16:12回答 2 已采纳 SVM模型预测解决非线性数据的问题，是通过核函数将非线性数据全部转化成更高维的数据，在更高维度的空间中，使得这些更高维的数据是可以进行线性分类的，从而在实际分类中，其分类原理是首先需要对原始数据进行核
- 2023-02-28 21:55回答 3 已采纳 该回答引用ChatGPT SVM (Support Vector Machine) 是一种用于分类和回归分析的机器学习算法，可以在金融领域中用于预测股票价格的上升或下降趋势。下面是使用 SVM 分析
- 2020-01-25 18:05回答 2 已采纳 https://blog.csdn.net/qq_32241189/article/details/80450741
- 2018-12-04 19:35可爱的泥鳅的博客 分类算法评估-混淆矩阵、精确率和召回率 首先引入问题，为什么我们再评估分类...在这种情况下我们的准确率是: 99.0% 那我们的这个模型显然的不是一个好的模型。 所以就引出了精确率（precision）和召回率（reca...
- 2023-02-13 09:28回答 2 已采纳 请看👉 ：RapidMiner介绍与实践（一）决策树
- 2021-07-18 00:39回答 2 已采纳 识别不收敛是因为迭代次数不够，在LinearSVC函数里增加参数 max_iter=2000试试(默认为1000)
- 2022-05-19 10:12
人工智能导论模型与算法书的课后题实在不会好商量支持向量机机器学习svm 分类边界错误率分离边界发生变化实现，考虑一个在二维特征空间中的二类分析问题，训练集包含八个样本其在二维空间中的分布如图
人工智能
机器学习
回答 1 已采纳 理解支持向量，bargin的含义就行，支持向量机的分类超平面只和支持向量样本有关 - 2022-04-27 10:02Vicky_xiduoduo的博客 什么是混淆矩阵？其实就是把所有类别的预测结果与真实结果按类别放置到了同一个表里，在这个表里我们可以清楚地看到每个类别正确识别的数量和错误识别的数量。 混淆矩阵在什么情况下最好呢？答案是类别不平衡时。 ...
- 2018-11-28 14:57回答 1 已采纳 感觉你的描述就是计算交叉熵(Cross Entropy) https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834
- 2023-11-05 01:49禅与计算机程序设计艺术的博客 在机器学习和统计分析中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型是一种著名的二类分类器。它最早由Vapnik于1995年提出，是基于最大间隔原则的线性分类器。SVM对线性可分的数据集能够很好的分类，并且具有...
- 2022-12-16 09:20statistics.insight的博客 R语言使用caret包的confusionMatrix函数计算混淆矩阵、基于混淆矩阵的信息手动编写函数计算Precision指标
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5月14日
悬赏问题
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