Question

错误：

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def BaggingClassifierSVM(X_train,y):
    n_estimators = 10
    subsample_train=2000
    X_train=X_train[::subsample_train,:]
    y=y[::subsample_train,:]
    clf = OneVsRestClassifier(BaggingClassifier(SVC(kernel='linear', probability=True, class_weight='auto'), max_samples=1.0 / n_estimators, n_estimators=n_estimators))
    clf.fit(X_train,y)
    return clf

不了解错误，在学习linearSVC时没有得到。并且还可以在其他数据集（如虹膜）上使用BAggingClassifier。感谢。

编辑：

Dataset-＆GT; https://drive.google.com/folderview?id=0B16PrXUjs69zfmpMYk1mcnlfWDlTdjBUUWFHaHNrT2ZQY2RJNUVKbUVIRDJXMHU0R1h5R0k&usp=sharing

使用np.load(<filepath>)

Answer 1

正如我发现的那样 - 这是sklearn SVM实现中的错误，似乎只有在与Bagging一起使用时才会出现。要重现它，您只需将sample_weights参数传递给fit方法，其中某些类的样本的权重完全归零。当Bagging算法随机抽取sample_weights为基本估算器创建子集时，这就是隐含发生的情况。它倾向于排除大多数类，并且在这种SVM实现的情况下，它会导致错误。

我会报告这个错误。您可以使用其他基本估算器，或使用其他合奏方法代替套袋，而不是使用SVM，它可能对您有帮助。

未找到类标签sklearn错误

1 个答案: