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Python SVM-Scikit学习

python scikit-learn

Python SVM-Scikit学习,python,scikit-learn,svm,Python,Scikit Learn,Svm,我有一个分数向量（数据）X，有3个变量（s1、s2、s3），如。X的形状是（n_样本，3），一个向量类（目标）y（2类：0或1） 我想通过像S=s1*w1+s2*w2+s3*w3这样的组合来建立一个Weighted分数。为此，我需要使用SVM（或SVR）测试w1、w2和w3的不同值 但是我对所有的参数都迷路了。我是否应该使用gamma作为权重向量？对于X，是否可能只有一个变量，我想有一些la（n_示例，1），但如何初始化它 如果您有使用scikit以外的其他工具的建议，请学习，这对我也很好。我在

我有一个分数向量（数据）
X
，有3个变量（s1、s2、s3），如
。X的形状是
（n_样本，3）
，一个向量类（目标）
y
（2类：0或1）

我想通过像
S=s1*w1+s2*w2+s3*w3
这样的组合来建立一个Weighted分数。为此，我需要使用SVM（或SVR）测试
w1
、
w2
和
w3
的不同值

但是我对所有的参数都迷路了。我是否应该使用
gamma
作为权重向量？对于
X
，是否可能只有一个变量，我想有一些la
（n_示例，1）
，但如何初始化它


如果您有使用scikit以外的其他工具的建议，请学习，这对我也很好。
我在这里有点困惑。所以你有3个不同的分数指标，你想把它们结合起来产生一个新的分数函数吗？或者分数只是原始数据，而你只想产生一个组合特征？你能在这里更详细地描述分类问题吗？这些分数是多少