一种具有执行在线学习功能的SVM＆＃34;并给出使用铰链损失进行预测的概率

Question

sklearn存在一些两难的境地。

使用SVC我可以使用方法predict_proba来计算预测的可能性。

使用SGDClassifier我可以执行＆＃34;在线/增量＆＃34;使用partial_fit方法进行学习，但predict_proba并未使用＆＃39;}＆＃39; loss。

无论如何都有两个？

Answer 1

正如有人在@github之前询问了这一点，然后作者added向docs提到了这一点。

所以你的文档条目是sklearn的Probability calibration。

github链接中给出了一个基本示例：

from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
from sklearn.linear_model import SGDClassifier

clf = SGDClassifier(loss='hinge')
calibrated_clf = CalibratedClassifierCV(clf, cv=5, method='sigmoid')
calibrated_clf.fit(X, y)

但这可能不适用partial_fit所提及的object。

因此，对于您的任务，了解以下内容是否适合您很重要：

  

不，你不能对校准进行局部拟合，但你可以对其进行局部拟合   基础分类器