Ποια είναι τα βήματα που περιλαμβάνει η χρήση ενός Υποστήριξης Διανυσματικού Ταξινομητή (SVC) από το scikit-learn, από την προσαρμογή του μοντέλου έως τη δημιουργία προβλέψεων;
Τετάρτη, 02 2023 Αύγουστο
by Ακαδημία EITCA
Το Support Vector Classifier (SVC) είναι ένας ισχυρός αλγόριθμος μηχανικής μάθησης που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για εργασίες ταξινόμησης. Σε αυτήν την απάντηση, θα συζητήσουμε τα βήματα που απαιτούνται για τη χρήση του SVC από το scikit-learn, από την προσαρμογή του μοντέλου έως τη δημιουργία προβλέψεων. Βήμα 1: Εισαγωγή των απαραίτητων βιβλιοθηκών Για να μπορέσουμε να χρησιμοποιήσουμε το SVC, πρέπει να το κάνουμε
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Πρόοδος στη Μηχανική Μάθηση, Scikit-μάθετε, Ανασκόπηση εξέτασης
Κατηγορίες:
Τεχνητή νοημοσύνη, Ταξινόμηση, Μηχανική μάθηση, Scikit-μάθετε, Υποστήριξη Vector Classifier, SVC