开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在R中使用libSVM (package e1071)获得概率？

在R中使用libSVM (package e1071)获得概率，可以通过以下步骤实现：

安装和加载e1071包：首先，确保已经安装了e1071包。如果没有安装，可以使用以下命令安装：install.packages("e1071")。然后，加载e1071包，使用以下命令：library(e1071)。
加载数据集：将数据集加载到R中，可以使用read.csv()或其他适合的函数加载数据。
数据预处理：根据需要对数据进行预处理，例如缺失值处理、特征缩放等。
拆分数据集：将数据集拆分为训练集和测试集，可以使用caret包中的createDataPartition()函数。
训练模型：使用svm()函数训练模型。设置probability参数为TRUE，以启用概率估计。例如，使用以下命令训练模型：model <- svm(y ~ ., data = train_data, probability = TRUE)。
预测概率：使用predict()函数进行预测，并设置decision.values参数为TRUE，以获取概率估计。例如，使用以下命令进行预测：predictions <- predict(model, test_data, decision.values = TRUE, probability = TRUE)。
提取概率：从预测结果中提取概率估计值。可以使用attr()函数和"probabilities"参数来提取概率。例如，使用以下命令提取概率：probabilities <- attr(predictions, "probabilities")。
结果分析：根据需要对概率进行进一步的分析和处理，例如计算准确率、绘制ROC曲线等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dla）
腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tai）
腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云云数据库MySQL版（https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql）
腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/tbaas）
腾讯云视频处理服务（https://cloud.tencent.com/product/vod）
腾讯云音视频通信（https://cloud.tencent.com/product/trtc）
腾讯云物联网开发平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpe）
腾讯云云原生应用引擎（https://cloud.tencent.com/product/tke）
腾讯云云原生数据库TDSQL（https://cloud.tencent.com/product/tdsql）
腾讯云云原生存储CFS（https://cloud.tencent.com/product/cfs）
腾讯云云原生网络（https://cloud.tencent.com/product/vpc）
腾讯云云原生安全（https://cloud.tencent.com/product/sa）

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

黑箱方法支持向量机②

R中svm介绍 R的函数包e1071提供了libsvm的接口。使用e1071包中svm函数可以得到与libsvm相同的结果。...write.svm()更是可以把R训练得到的结果写为标准的Libsvm格式，以供其他环境下libsvm的使用。下面我们来看看svm()函数的用法。有两种格式都可以。...# class.weights:指定类权重 # cachesize:默认缓存大小为40M # cross:可为训练集数据指定k重交叉验证 # probability:逻辑参数，指定模型是否生成各类的概率预测...，默认不产生概率值 # fitted:逻辑参数，是否将分类结果包含在模型中，默认生成拟合值 degree:多项式核的次数，默认为3 gamma:除去线性核外，其他核的参数，默认为1/数据维数 coef0...我们依然使用iris数据集(R中自带的关于三类植物的数据集)来做svm分类。

3732 0

R语言实现支持向量机（SVM）

目前使用广泛的SVM实现工具是libsvm，其不仅集成在很多统计软件例如R，PYTHON等，还可以直接在Linux以及Windows下运行。...官网：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ? 今天我们介绍一下在R语言中SVM的实现以及参数的优化。 1....首先安装SVM的R包e1071，同时安装数据的R包mlbench 2. 载入R包，并载入相关的测试数据。 3. 我们看下我们主要用到的几个函数以及相关的参数 a. svm() 模型构建函数 ?...cost是惩罚因子，可与任意核函数搭配，在本例中，分别取了1 2 3 4，发现cost越大越好。此外，cost与degree通常配合使用，在研究他们时，使用交叉验证法会得到更精确的结果。...样例程序 library(e1071) data(Glass,package="mlbench") index<- 1:nrow(Glass) testindex<- sample(index, trunc

9.2K1 1

R 支持向量机①

image R包 R的函数包e1071提供了libsvm的接口。使用e1071包中svm函数可以得到与libsvm相同的结果。...write.svm()更是可以把R训练得到的结果写为标准的Libsvm格式，以供其他环境下libsvm的使用。下面我们来看看svm()函数的用法。有两种格式都可以。...顺带说一下，在kernel包中可以自定义核函数。...分类，单一分类中nu的值 cross:做k折交叉验证，计算分类正确性。...suppressWarnings(require(e1071))) + { + install.packages('e1071') + require(e1071) + } > setwd("E

7422 0

分类II-神经网络和支持向量机笔记

libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。...library(e1071) # install.packages("C50") # library(C50) # data('churn', package = 'C50') # install.packages...使用这个组合再训练一个支持向量机。 6.7 neuralnet包训练神经网络我们一般认为神经网络是非常高技术含量的东西，这里我们就学习下这个“高大上”的东西。...Petal.Width, trainset, hidden = 3) 神经元的优势是可检测非线性关系，利用算法的并行化实现对大数据集的高效训练，无参模型，避免参数估计中的错误...Kappa : 0.8768 如果不指定type=class，默认输出概率矩阵

3622 0

机器学习实用指南

R R最大的优势是开源社区，聚集了非常多功能强大可直接使用的包，绝大多数的机器学习算法在R中都有完善的包可直接使用，同时文档也非常齐全。...常见的package包括：RGtk2, pmml, colorspace, ada, amap, arules, biclust, cba, descr, doBy, e1071, ellipse等等。...而且还要对数据的量级有一个评估，多少个样本，多少个特征，可以估算出其对内存的消耗程度，判断训练过程中内存是否能够放得下。如果放不下就得考虑改进算法或者使用一些降维的技巧了。...这需要运用特征有效性分析的相关技术，如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重等方法。训练模型与调优直到这一步才用到我们上面说的算法进行训练。...过拟合、欠拟合判断是模型诊断中至关重要的一步。常见的方法如交叉验证，绘制学习曲线等。过拟合的基本调优思路是增加数据量，降低模型复杂度。欠拟合的基本调优思路是提高特征数量和质量，增加模型复杂度。

7795 0

R语言中的非线性分类

你可以在这篇文章中找到8种在R语言中实现的非线性方法，每一种方法都做好了为你复制粘贴及修改你问题的准备。本文中的所有方法都使用了数据集包中随R提供的虹膜花数据集。...参加我的免费14天电子邮件课程，并了解如何在您的项目中使用R（附带示例代码）。点击注册，并获得免费的PDF电子书版本的课程。现在开始你的免费迷你课程！...通过训练（如反向传播算法），神经网络可以被设计和训练来模拟数据中的基础关系。这个配方演示了虹膜数据集上的一个神经网络。...总结在这篇文章中，您使用虹膜花数据集找到了R中的非线性分类的8种方法。每种方法都是通用的，可供您复制，粘贴和修改您自己的问题。...只需几分钟，开发你自己的模型 ...只需几行R代码在我的新电子书中找到方法：用R掌握机器学习涵盖了自学教程和端到端项目，如：加载数据、可视化、构建模型、调优等等...

1.8K10 0

R语言朴素贝叶斯分类器①

朴素贝叶斯分类器原理：这种学习方法基于条件概率，也就是通过已经给定的东西来推断一件事情的发生可能性。朴素贝叶斯应用了贝叶斯定理和朴素独立性假设。...优势不相关特征不敏感一次扫描就能快速训练快速分类能够处理任意数量的预测因子，不论他们是连续的还是分类的尤其适合高维数据劣势假定了特征之间相互独立朴素贝叶斯分类算法的实现函数 R中的...e1071包中的naiveBayes函数可以实现朴素贝叶斯算法，具体的函数格式如下：naiveBayes(formula,data,laplace=0,subset) ?...image 通过e1071包中的naiveBayes（）函数，使用独立的预测变量，计算一个分类变量的条件后验概率。...setwd("E:\\Rwork") install.packages("e1071") library(e1071) index <- sample(nrow(iris),0.75*nrow(iris

8153 0

R语言实现支持向量机

我这里不打算讨论具体的算法，因为这些东西完全可以参阅july大神的《支持向量机通俗导论》，我们这里只是介绍遇到问题时的想法，以便分析数据时合理调用R中的函数。...三、libSVM的R接口有许多介绍SVM的书都有类似的表述“由于理解支持向量机需要掌握一些理论知识，而这对读者来说有一定的难度，建议直接下载LIBSVM使用。”...R的函数包e1071提供了libSVM的接口，使用e1071的函数SVM（）可以得到libSVM相同的结果，write.svm（）更是可以把R训练得到的结果写为标准的libSVM格式供其他环境下的libSVM...在介绍R中函数的用法时，我们先简要介绍一下SVM的类型，以便我们更好地理解各个参数的设置。 ? 对于线性不可分时，加入松弛项，折衷考虑最小错分样本和最大分类间隔。...由于svm的编程确实过于复杂，还涉及到不少最优化的内容，所以在第二部分我的分类都是使用svm函数完成的（偷一下懒），现将部分R代码展示如下： dataSim的函数： [plain] view plaincopyprint

9953 0

一图了解人工智能之机器学习学习路径

3.3.2 R R最大的优势是开源社区，聚集了非常多功能强大可直接使用的包，绝大多数的机器学习算法在R中都有完善的包可直接使用，同时文档也非常齐全。...常见的package包括：RGtk2, pmml, colorspace, ada, amap, arules, biclust, cba, descr, doBy, e1071, ellipse等等。...另外，值得一提的是R的可视化效果做得非常不错，而这对于机器学习是非常有帮助的。 3.3.3 其他语言相应资深程序员GG的要求，再补充一下Java和C++相关机器学习package。...这需要运用特征有效性分析的相关技术，如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重等方法。 3.4.4 训练模型与调优直到这一步才用到我们上面说的算法进行训练。...过拟合、欠拟合判断是模型诊断中至关重要的一步。常见的方法如交叉验证，绘制学习曲线等。过拟合的基本调优思路是增加数据量，降低模型复杂度。欠拟合的基本调优思路是提高特征数量和质量，增加模型复杂度。

1.1K13 0

机器学习研究和开发所需的组件列表

线性代数：机器学习开发人员需要数据结构，如向量，矩阵和张量，它们具有紧凑的语法和硬件加速操作。其他语言的例子：NumPy，MATLAB和R标准库，Torch。...概率论：各种随机数据生成：随机数和它们的集合; 概率分布; 排列; 收集，加权抽样等等。示例：NumPy和R标准库。...数据输入输出：在机器学习中，我们通常最感兴趣的是以下列格式解析和保存数据：纯文本，CSV等表格文件，SQL等数据库，Internet格式JSON，XML，HTML和Web抓取。...Scikit-learn，Keras，XGBoost，E1071和caret。交互式原型设计环境： Jupyter，R studio，MATLAB和iTorch。...Scikit-learn, Keras, XGBoost, E1071, and caret.

7512 0

R语言与机器学习（分类算法）支持向量机

不过我还是打算写写SVM的基本想法与libSVM中R的接口。一、SVM的想法回到我们最开始讨论的ＫＮＮ算法，它占用的内存十分的大，而且需要的运算量也非常大。...我这里不打算讨论具体的算法，因为这些东西完全可以参阅july大神的《支持向量机通俗导论》，我们这里只是介绍遇到问题时的想法，以便分析数据时合理调用R中的函数。...三、libSVM的R接口有许多介绍SVM的书都有类似的表述“由于理解支持向量机需要掌握一些理论知识，而这对读者来说有一定的难度，建议直接下载LIBSVM使用。”...R的函数包e1071提供了libSVM的接口，使用e1071的函数SVM（）可以得到libSVM相同的结果，write.svm（）更是可以把R训练得到的结果写为标准的libSVM格式供其他环境下的libSVM...在介绍R中函数的用法时，我们先简要介绍一下SVM的类型，以便我们更好地理解各个参数的设置。 ? 对于线性不可分时，加入松弛项，折衷考虑最小错分样本和最大分类间隔。

1.1K4 0

译文：朴素贝叶斯算法简介（Python和R中的代码）

用Python和R实现朴素贝叶斯算法让我们看看我们如何使用R和Python中的朴素贝叶斯算法构建基本模型。 R代码要开始训练R中的朴素贝叶斯分类器，我们需要加载e1071包。...1 library(e1071) R中用于实现朴素贝叶斯的预定义函数称为 naiveBayes （）。...使用该算法比许多其他分类算法能更快地预测类。它使用小数据集也可以容易地训练数据。缺点如果给定没有出现过的类和特征，则该类别的条件概率估计将出现为0.该问题被称为“零条件概率问题”。...这是一个问题，因为它会擦除其他概率中的所有信息。有几个样本校正技术可以解决这个问题，如“拉普拉斯校正”。另一个缺点是它的特征之间独立的假设非常强。在现实生活中几乎不可能找到这样的数据集。...一旦获得这些数字，就很容易计算概率并得出结论。希望你现在已经熟悉了这个曾经听说过的机器学习概念。 END.

1.3K5 0

R语言︱常用统计方法包+机器学习包（名称、简介）

mprobit包提供了适合二元和顺序响应变量的多元概率模型。 MNP包实现了Bayesian多元概率模型。...6）支持向量机（Support Vector Machines）： e1071包的svm()函数提供R和LIBSVM的接口（http://cran.r-project.org/web/packages.../e1071/index.html）。.../packages/e1071/index.html）。...因此，Lasso算法是可以应用到数据挖掘中的实用算法。

4.1K2 0

MATLAB中SVM（支持向量机）的用法

-rho: 决策函数wx+b中的常数项的相反数（-b）。 -Label: 表示数据集中类别的标签，比如二分类常见的1和-1。 -ProbA: 使用-b参数时用于概率估计的数值，否则为空。...-ProbB: 使用-b参数时用于概率估计的数值，否则为空。 -nSV: 表示每类样本的支持向量的数目，和Label的类别标签对应。...如Label=[1; -1],nSV=[63; 67]，则标签为1的样本有63个支持向量，标签为-1的有67个。 -sv_coef: 表示每个支持向量在决策函数中的系数。...-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。 3）对于RBF核函数，有一个参数。...-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。 2.

2.6K2 0

学习攻略 | 机器学习学习路线图

ve Bayes )、语言模型(N-gram)、隐马尔科夫（HMM）、隐变量混合概率模型是他们的高级形态。常见分布如高斯分布是混合高斯模型(GMM)等的基础。...3.3.2 R R最大的优势是开源社区，聚集了非常多功能强大可直接使用的包，绝大多数的机器学习算法在R中都有完善的包可直接使用，同时文档也非常齐全。...常见的package包括：RGtk2, pmml, colorspace, ada, amap, arules, biclust, cba, descr, doBy, e1071, ellipse等等。...另外，值得一提的是R的可视化效果做得非常不错，而这对于机器学习是非常有帮助的。 3.3.3 其他语言相应资深程序员GG的要求，再补充一下java和C++相关机器学习package。...这需要运用特征有效性分析的相关技术，如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重等方法。 3.4.4 训练模型与调优直到这一步才用到我们上面说的算法进行训练。

2.5K8 0

机器学习系列(7)_机器学习路线图（附资料）

libsvm：高效率的svm模型实现(了解一下很有好处，libsvm的系数数据输入格式，在各处都非常常见) keras/TensorFlow：对深度学习感兴趣的同学，也能很方便地搭建自己的神经网络了。...3.3.2 R R最大的优势是开源社区，聚集了非常多功能强大可直接使用的包，绝大多数的机器学习算法在R中都有完善的包可直接使用，同时文档也非常齐全。...常见的package包括：RGtk2, pmml, colorspace, ada, amap, arules, biclust, cba, descr, doBy, e1071, ellipse等等。...另外，值得一提的是R的可视化效果做得非常不错，而这对于机器学习是非常有帮助的。 3.3.3 其他语言相应资深程序员GG的要求，再补充一下java和C++相关机器学习package。...这需要运用特征有效性分析的相关技术，如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重等方法。 3.4.4 训练模型与调优直到这一步才用到我们上面说的算法进行训练。

8142 1

PU-learing:解决正负样本不足利器(R语言)

g，得到每个样本d的分类概率pr(d)；用S确定阈值tr；当pr(d)<tr,将d加入RN 其中，一般从P中选择15%样本作为S，tr指判断为正例的概率。...R语言实现 step1:导入数据，并划分P和U集合。 ? step2:随机抽取p中15%样本作为集合s，并建立ps和us集合。 ?...step3：使用朴素贝叶斯分类，对ps和us训练分类器，并作用到u集合上，计算每个样本的分类概率。朴素贝叶斯分类可用e1071包中的naiveBays函数。 ?...step4：使用s确定阈值tr，并将分类概率小于tr的u中样本加入rn。这里为了简化操作，选择s中所有样本分类概率的10%分位点作为tr。 ?...step5：使用p和rn训练svm分类器，并对测试集test进行预测，通过混淆矩阵观察分类效果。svm分类器可用e1071包中对svm函数实现。 ? 最终混淆矩阵效果为： ?

1.5K2 0

Python Vs R：数据科学家的永恒问题pythonR结论

Python的Zappa无服务器框架 ●TensorFlow（深度学习机器学习模型） ●Keras（简化TensorFlow开发的高级抽象） Python闪耀的另一种情况是现有的数量众多的库，这些库很容易获得并且可以开源使用...在统计学方面接受过正规培训的人，如统计学位，发现与R合作非常简单。...然而，随着R中TensorFlow的Keras的发布，该因素也发生了变化，现在可以在R中使用深度学习模型。所以答案是什么？你应该使用哪一个? 答案 - 两者兼而有之。...Jupyter Lab应用程序允许在相同的环境中编辑Python和R笔记本，使用独立甚至远程内核的概念。因此，Python在机器学习方面表现优异，而R在统计学方面表现优异。但是你为什么要学习两者？...这段代码还说明了R的内置统计函数的用法。在执行下面的代码之前，您需要安装R包e1071并通过调用库（e1071）将其添加到编译列表中。但不要担心 - 在R Studio中安装新软件包非常简单。

8242 0

「数据分析」精选数据挖掘和机器学习软件列表

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。...数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。...[1] 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。...机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。...[1] 机器学习有下面几种定义：机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。

8623 0

「首席架构师推荐」精选数据挖掘和机器学习软件列表

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。...数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。...[1] 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。...机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。...[1] 机器学习有下面几种定义： (1)机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。

6863 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭