svm
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同时进行特征选择和超参数调整
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Sklearn 自定义内核给出了错误的决策函数
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ValueError: x and y must be the same size when try to draw the SVM
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SVM 分类器模型上 StandardScaler 的问题
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集成学习Python-随机森林、SVM、KNN
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是否有一种方法可以计算组之间的重叠散点图，以便能够使用 SVM 模型对其进行分类？
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关于 sklearn 中 SVC 对象的 `decision_function_shape` 参数的说明
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svm.LinearSVC 中的 'penalty' 参数需要澄清
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SVC 无法找到属性“_probA”
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使用 GridSearchCV 进行目标缩放
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AttributeError: 'SVC' object has no attribute 'best_estimator_'
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如何在模型输出中列出每个预测的概率
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Sklearn fbeta_score 默认平均参数不适用于多类目标变量
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How to fix "ValueError: could not convert string to float"
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关于 np.array 转换大小
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r2 分数结果为负
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从头开始支持向量机
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运行 使用 SVM 模型进行交叉验证时出现 ConvergenceWarning
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我可以在整个数据集上使用 StandardScaler() 还是应该分别计算训练集和测试集？
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在 R 中设置 SVM 分类的参数