在构建训练svm支持向量机的时候，如果想设定自定义的核函数或者利用混合核函数加权，该怎么操作呢？
2023-06-15 阅读 61
在训练SVM时，可以使用自定义的核函数或混合核函数加权。对于自定义的核函数，需要满足一定的条件，比如是正定核函数。在Python的scikit-learn库中，可以使用sklearn.metrics.pairwise模块中的kernel_metrics类来定义自定义核函数。
对于混合核函数加权，可以将多个核函数按照一定的权重进行加权，得到一个新的核函数。在Python的scikit-learn库中，可以使用sklearn.metrics.pairwise模块中的additive_chi2_kernel函数来实现混合核函数加权。
下面是一个使用自定义核函数和混合核函数加权的示例代码：
from sklearn import svm
from sklearn.metrics.pairwise import kernel_metrics
# 自定义核函数
def my_kernel(x, y):
return np.dot(x, y.T)
# 混合核函数加权
def my_kernel_weighted(x, y):
return 0.5 * kernel_metrics.additive_chi2_kernel(x, y) + 0.5 * my_kernel(x, y)
# 训练SVM
clf = svm.SVC(kernel=my_kernel_weighted)
clf.fit(X_train, y_train)
更新于 2023年06月16日
