Gibt es eine Möglichkeit, Svm-Modell in Opencv mit Matplotlib in Python wie diesem http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_iris.html zu visualisieren.Wie visualisiert man eine SVM mit Matplotlib in Python?
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A
Antwort
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Um die Entscheidungsgrenze von SVM zu visualisieren, müssen Ihre Daten zweidimensional sein. Wenn dies der Fall ist, können Sie einfach scikit-learns Code verwenden, und ersetzen Sie einfach Anruf .predict
mit analogen Vorhersage aus Ihrer eigenen Bibliothek (wie opencv).
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Ist das der Grund, warum sie nur 2 Funktionen nur genommen haben ?? X = iris.data [:,: 2] – Arijit
Ja, sie haben das Problem stillschweigend so modifiziert, dass es möglich ist. – lejlot
Es gibt viele Methoden zum Mapping von High-D auf 2d, [Nonlinear_dimensionality_reduction] (https://en.wikipedia.org/wiki/Nonlinear_dimensionality_reduction) - so viele, dass es kein klares "versuche dies zuerst" gibt. Trotzdem wäre ein einfacher, sehr grober SVM-Grenzplotter nett. – denis