SVM jedna-proti-zbytku
Jako motivaci pro poslední kapitolu o support vector machines si zopakujeme předchozí cvičení, tentokrát s nelineárním SVM. Data jsou opět načtená do proměnných X_train, y_train, X_test a y_test.
Místo LinearSVC teď použijeme scikit-learnový objekt SVC, což je nelineární „kernelové" SVM (v kapitole 4 se o tom dozvíš mnohem víc!). Tvým úkolem je opět vytvořit graf binárního klasifikátoru pro třídu 1 oproti zbytku.
Toto cvičení je součástí kurzu
Linear Classifiers in Python
Pokyny k cvičení
- Natrénuj
SVCs názvemsvm_class_1tak, aby predikoval třídu 1 oproti ostatním třídám. - Vizualizuj tento klasifikátor.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# We'll use SVC instead of LinearSVC from now on
from sklearn.svm import SVC
# Create/plot the binary classifier (class 1 vs. rest)
svm_class_1 = ____
svm_class_1.fit(____)
plot_classifier(____)