我读到this thread关于 scikit-learn 中 SVC()
和 LinearSVC()
之间的区别。
现在我有一个二元分类问题的数据集(对于这样的问题,两个函数之间的一对一/一对休息策略差异可以忽略。)
我想尝试在什么参数下这两个函数会给出相同的结果。首先,我们当然应该为SVC()
设置kernel='linear'
但是,我无法从这两个函数中获得相同的结果。我无法从文档中找到答案,有人可以帮我找到我正在寻找的等效参数集吗?
更新: 我根据 scikit-learn 网站的示例修改了以下代码,显然它们不一样:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
# import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2] # we only take the first two features. We could
# avoid this ugly slicing by using a two-dim dataset
y = iris.target
for i in range(len(y)):
if (y[i]==2):
y[i] = 1
h = .02 # step size in the mesh
# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our
# data since we want to plot the support vectors
C = 1.0 # SVM regularization parameter
svc = svm.SVC(kernel='linear', C=C).fit(X, y)
lin_svc = svm.LinearSVC(C=C, dual = True, loss = 'hinge').fit(X, y)
# create a mesh to plot in
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),
np.arange(y_min, y_max, h))
# title for the plots
titles = ['SVC with linear kernel',
'LinearSVC (linear kernel)']
for i, clf in enumerate((svc, lin_svc)):
# Plot the decision boundary. For that, we will assign a color to each
# point in the mesh [x_min, m_max]x[y_min, y_max].
plt.subplot(1, 2, i + 1)
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4)
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
# Put the result into a color plot
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired, alpha=0.8)
# Plot also the training points
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.title(titles[i])
plt.show()
最佳答案
从数学意义上来说,你需要设置:
SVC(kernel='linear', **kwargs) # by default it uses RBF kernel
和
LinearSVC(loss='hinge', **kwargs) # by default it uses squared hinge loss
另一个无法轻易修复的元素是在 LinearSVC
中增加 intercept_scaling
,因为在此实现中偏差被正则化(这在 SVC 中不成立,也不应该在SVM - 因此这不是 SVM) - 因此它们将永远完全相等(除非您的问题的偏差=0),因为它们假设两个不同的模型
- SVC:
1/2||w||^2 + C SUM xi_i
- LinearSVC:
1/2||[w b]||^2 + C SUM xi_i
我个人认为 LinearSVC 是 sklearn 开发人员犯的错误之一 - 这个类根本不是线性 SVM。
增加截距缩放后(至10.0
)
但是,如果你将其放大太多 - 它也会失败,因为现在容错性和迭代次数至关重要。
综上所述:LinearSVC不是线性SVM,非必要不要使用。
关于machine-learning - scikit-learn 中的 SVC 和 LinearSVC 在什么参数下等效?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33843981/