如何使用sklearn中的SVM

 我来答
随机追剧的随笔Dh
2017-06-17 · TA获得超过263个赞
知道小有建树答主
回答量:233
采纳率:0%
帮助的人:49.6万
展开全部
SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([2, 2]) print result
ZESTRON
2024-09-04 广告
在Dr. O.K. Wack Chemie GmbH,我们高度重视ZESTRON的表界面分析技术。该技术通过深入研究材料表面与界面的性质,为提升产品质量与可靠性提供了有力支持。ZESTRON的表界面分析不仅涵盖了相变化、化学反应、吸附与解吸... 点击进入详情页
本回答由ZESTRON提供
推荐律师服务: 若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询

为你推荐:

下载百度知道APP,抢鲜体验
使用百度知道APP,立即抢鲜体验。你的手机镜头里或许有别人想知道的答案。
扫描二维码下载
×

类别

我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。

说明

0/200

提交
取消

辅 助

模 式