登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
原文地址：http://blog.csdn.net/yiqingyang2012/article/details/53437076 SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类：一类是直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。
1. sklearn的PCA类在sklearn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中，主要有：sklearn.decomposition.PCA最常用的PCA类，接下来会在2中详细讲解。KernelPCA类，主要用于非线性数据的降维，需要用到核技巧。因此在使用的时候需要选择合适的核函数并对核函数的参数进行调参。IncrementalPCA类，主要解决单机内存限制。有
威斯康星州乳腺癌数据集是scikit-learn（sklearn）库中一个常用的内置数据集，用于分类任务。该数据集包含了从乳腺癌患者收集的肿瘤特征的测量值，以及相应的良性（benign）或恶性（malignant）标签。数据集名称：威斯康星州乳腺癌数据集（Breast Cancer Wisconsin Dataset）数据集来源：数据集最初由威斯康星州医院的Dr. William H. Wolbe
二分类（Binary classification） 对二分类问题常用的评估指标是精度(precision)、召回率(recall)、F1值(F1-score)。原理分析通常以关注的类为正类，其他类为负类。分类器在测试数据集上预测要么正确要么不正确。4种情况出现的总数分别记作：tp--将正类预测为正类（true positive）fn--将正类预测为负类（false ne...
