SVM un-contre-tous
Pour préparer le prochain et dernier chapitre sur les support vector machines, nous allons répéter l’exercice précédent avec un SVM non linéaire. Comme précédemment, les données sont chargées dans X_train, y_train, X_test et y_test.
Au lieu d’utiliser LinearSVC, nous allons maintenant utiliser l’objet SVC de scikit-learn, qui est un SVM à « kernel » non linéaire (nous verrons cela en détail au chapitre 4 !). Votre tâche, à nouveau, est de créer un graphique du classifieur binaire pour la classe 1 contre le reste.
Cet exercice fait partie du cours
Classifieurs linéaires en Python
Instructions
- Ajustez un
SVCappelésvm_class_1pour prédire la classe 1 contre les autres classes. - Tracez ce classifieur.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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(____)