svm.svc svm 모듈의 SVC에 대해 (수학은 제외) 여러분 안녕하세요. 12/19의 문장을 써 갑니다. 오늘은 일이 있어서 늦어졌어요. 오늘은 어제 공부한 직선 SVC 모델의 분류를 정리해 가겠습니다. 위 사진을 보세요. 분류는 이 파란색 점과 오렌지 버트를 분리하는 선을 자동으로 찾는 것입니다. 2차원이라면 인간에게 매우 간단하죠? SVC 모델은 고차원의 경우라도 나누기 위한 식을 요구할 수 있기 때문에 굉장하네요. 자, 이것이 무엇에 도움... 파이썬svm.svcscikit-learn sklearn.svm.SVC의 predict_proba SVM에서 두 클래스 (0/1)의 분류기를 학습하고 각 데이터의 클래스 1에 소속 확률을 내고 싶을 수 있었으므로 을 보면 발견했기 때문에, 사용해 보면 안 되는 이야기. 로 예측한 결과와 predict_proba 로 산출한 확률의 정합을 취할 수 없는 (시간이 가끔 있었던) 것입니다. 일단 predict와 predict_proba의 사양을 확인. [데이터 수] 행 × [차원 수] 열의 특징... 파이썬svm.svcscikit-learn
svm 모듈의 SVC에 대해 (수학은 제외) 여러분 안녕하세요. 12/19의 문장을 써 갑니다. 오늘은 일이 있어서 늦어졌어요. 오늘은 어제 공부한 직선 SVC 모델의 분류를 정리해 가겠습니다. 위 사진을 보세요. 분류는 이 파란색 점과 오렌지 버트를 분리하는 선을 자동으로 찾는 것입니다. 2차원이라면 인간에게 매우 간단하죠? SVC 모델은 고차원의 경우라도 나누기 위한 식을 요구할 수 있기 때문에 굉장하네요. 자, 이것이 무엇에 도움... 파이썬svm.svcscikit-learn sklearn.svm.SVC의 predict_proba SVM에서 두 클래스 (0/1)의 분류기를 학습하고 각 데이터의 클래스 1에 소속 확률을 내고 싶을 수 있었으므로 을 보면 발견했기 때문에, 사용해 보면 안 되는 이야기. 로 예측한 결과와 predict_proba 로 산출한 확률의 정합을 취할 수 없는 (시간이 가끔 있었던) 것입니다. 일단 predict와 predict_proba의 사양을 확인. [데이터 수] 행 × [차원 수] 열의 특징... 파이썬svm.svcscikit-learn