One-vs-rest SVM
次の最終章のサポートベクターマシンに向けた準備として、前の演習を非線形 SVM で繰り返します。データは引き続き X_train、y_train、X_test、y_test に読み込まれています。
LinearSVC の代わりに、今回は scikit-learn の SVC オブジェクトを使います。これは非線形の「カーネル」SVM です（これが何を意味するかは第4章で詳しく説明します！）。今回のタスクは、クラス1 vs. その他の二値分類器の境界をプロットすることです。
この演習はコースの一部です
Python で学ぶ線形分類器
演習の手順
- クラス1 vs. その他を予測する
SVC（名前はsvm_class_1）を学習させます。 - この分類器をプロットします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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(____)