sklearn.svm包中的SVC(kernel=”linear“)和LinearSVC的区别

发布时间:2024-11-23 13:24

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最新推荐文章于 2024-05-19 10:54:34 发布

安于此生_ 于 2018-07-08 18:01:05 发布

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1、LinearSVC使用的是平方hinge loss,SVC使用的是绝对值hinge loss
(我们知道,绝对值hinge loss是非凸的,因而你不能用GD去优化,而平方hinge loss可以)
2、LinearSVC使用的是One-vs-All(也成One-vs-Rest)的优化方法,而SVC使用的是One-vs-One
(其实我也不明白,如果有人明白恳请指教。。。)
3、对于多分类问题,如果分类的数量是N,则LinearSVC适合N模型,而SVC适合N(N-1)/2模型
(其实我也不明白+1)

4、对于二分类问题一般只有其中一个合适,具体问题具体对待

5、LinearSVC基于liblinear,罚函数是对截矩进行惩罚;SVC基于libsvm,罚函数不是对截矩进行惩罚。

6、我们知道SVM解决问题时,问题是分为线性可分和线性不可分问题的,liblinear对线性可分问题做了优化,故在大量数据上收敛速度比libsvm快
(一句话,大规模线性可分问题上LinearSVC更快)

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