具有huber损失的python svm功能

Question

我需要一个带有huber loss函数的python的svm分类器。但它的默认损失功能是铰链损耗。你知道如何为python svm分配损失函数吗？

svc = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma=1).fit(data, label)

Answer 1

由于SVM实际上是一个用铰链损失训练的线性（或核心化）模型，因此确实没有＆＃34; SVM与huber loss＆＃34;。如果你改变了损失 - 它就不再是SVM了。因此，库没有损耗参数，因为更改它不适用于SVM概念。

如果你想训练一个模型，你可以使用sklearn中的SGDClassiifier，这将训练一个带有这个（和许多其他）损失的线性模型。

如果你想做一些更复杂的事情，比如有这种惩罚的非线性模型 - 那么sklearn不是一个好选择，你应该看看更多＆＃34;低级＆＃34;图书馆如TF，Keras等。