TSVM算法实现,参照《机器学习》(周志华) 13.3节
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构建TSVM
model = TSVM()
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TSVM的初始化
model.initial(kernel = 'linear')
kernel
为所使用的svm的核, 默认为linear
若要加载已有模型,则
model.load(model_path)
model_path
为TSVM所存放的路径 -
训练TSVM
model.train(X1, Y1, X2)
其中,
X1
为有标签数据,其标签为Y1
,X2
为无标签数据。X1
,X2
为numpy.array
,shape为[n,m]
,Y1
为numpy.array
,shape为[n, ]
,其中,n
代表样本个数,m
代表属性个数 -
使用TSVM预测
Y_hat = model.predict(X)
其中,
Y_hat
为numpy.array
,shape为[n, ]
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计算TSVM准确率
accuracy = model.score(X, Y)
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保存模型
model.save(model_path)