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Sklearn SVM给出了错误的决策边界

Sklearn SVM是基于Scikit-learn库实现的支持向量机算法。支持向量机是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类，使得不同类别的样本点尽可能地分开。

当Sklearn SVM给出错误的决策边界时，可能有以下几个原因：

数据集问题：Sklearn SVM的性能受到数据集的影响。如果数据集中存在噪声、异常值或者样本不平衡等问题，可能会导致错误的决策边界。解决方法可以是数据预处理，包括去除异常值、平衡样本分布等。
参数选择问题：Sklearn SVM中有一些参数需要进行调优，如核函数选择、正则化参数C的选择等。如果选择的参数不合适，可能会导致错误的决策边界。解决方法可以是使用交叉验证等技术来选择最优的参数。
特征工程问题：Sklearn SVM对输入特征的质量和数量要求较高。如果特征选择不当或者特征提取不充分，可能会导致错误的决策边界。解决方法可以是进行特征选择、特征变换等。

针对以上问题，腾讯云提供了一系列相关产品和服务来支持云计算和机器学习的应用：

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腾讯云数据处理平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）：提供了数据处理和分析的能力，可以帮助用户进行数据清洗、特征工程等预处理工作。
腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，可以帮助用户进行特征提取和数据分析。

以上是针对Sklearn SVM给出错误决策边界的可能原因和解决方法，以及腾讯云相关产品和服务的介绍。希望对您有所帮助。

相关搜索:如何使用R中的插入符号绘制多标签SVM问题的决策边界为什么决策树在R中给出了错误的分类？使用具有多个输入因素的sklearn决策树进行回归会产生错误使用ggplot的stat_smooth()函数绘制glm决策边界会返回错误的行索引错误:索引2超出了大小为2的轴0的边界决策树AttributeError: Jupyter Notebook中的模块'sklearn.tree‘没有属性'plot_tree’错误 Python3错误："IndexError:索引140超出了大小为100的轴1的边界“如何解决此错误？--索引0超出了大小为0的轴0的边界 Swift数组边界错误。仔细约束的索引--无论如何都超出了界限。为什么？我收到一个错误，提示IndexError:索引0超出了大小为0的轴0的边界我有这样的错误: IndexError:索引40超出了大小为40的轴0的边界，我无法理解错误的来源。请给我

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第5章支持向量机

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机器学习：Python测试线性可分性的方法

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第5章支持向量机

然而，第二个分类器似乎泛化地更好：事实上，在这个训练数据集上减少了预测错误，因为实际上大部分的间隔违规点出现在了判定边界正确的一侧。 ? 图5-4....决策边界是决策函数等于 0 的点的集合，图中两个平面的交叉处，即一条直线（图中的实线） ? 图5-12....花瓣数据集的决策函数虚线表示的是那些决策函数等于 1 或 -1 的点：它们平行，且到决策边界的距离相等，形成一个间隔。...如果我们把这个斜率除于 2，决策函数等于 ±1 的点将会离决策边界原来的两倍大。换句话，即斜率除以 2，那么间隔将增加两倍。在图 5-13 中，2D 形式比较容易可视化。权重向量w越小，间隔越大。...现在有许多解决方案可以使用各种技术来处理 QP 问题，但这超出了本书的范围。一般问题的公式在公式 5-5 给出。 ? 公式5-5. 二次规划问题注意到表达式Ap ≤ b实际上定义了 ?

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机器学习入门 11-5 SVM中使用多项式特征和核函数

类似的，如果想让SVM算法能够解决非线性数据集的分类问题同样可以使用添加多项式特征的方式。为了简单直观的模拟非线性数据集，本小节使用sklearn提供的make_moon函数来生成非线性数据集。...使用plot_decision_boundary函数绘制决策边界，与此同时绘制出原始样本点。 ? ? 使用多项式特征的线性SVM分类算法处理非线性数据集得到的决策边界不再是一根直线，而是一条曲线。...如果使用多项式核函数的SVM算法处理分类任务，需要从sklearn.svm包下import导入SVC类，SVC相较于sklearn中封装的线性SVM分类算法LinearSVC只是少了Linear线性这个单词...绘制使用多项式核函数的SVM算法的决策边界。 ? 使用多项式特征的SVM算法和使用多项式核函数的SVM算法对应的决策边界不一样，说明两种方法的实现有所不同。...不过无论是那种方法得到的决策边界都不再是直线，而是一条曲线。 ?

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【ML】支持向量机是什么？我为什么要使用它?

这是用于比较逻辑模型，决策树和SVM的代码。...那么如果你看一下决策树和GLM模型的预测形状，你会注意到什么？直线边界。我们的输入模型不包括任何转换来解释x，y和颜色之间的非线性关系。...鉴于一系列特定的转换，我们绝对可以使GLM和DT表现更好，但为什么要浪费时间？由于没有复杂的变换或缩放，SVM只错误分类了117/5000点（准确率为98％而DT-51％和GLM-12％！）...，所有错误分类的点都是红色 - 因此略有凸起。何时不使用它那么为什么不将SVM用于一切呢？不幸的是，SVM的神奇之处也是最大的缺点。复杂的数据变换和产生的边界平面很难解释。...相反，GLM和决策树恰恰相反。很容易理解DT和GLM究竟是什么和为什么会以牺牲性能为代价的。更多资源想进一步了解SVM？

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