python svm函数与huber损失

我需要一个具有huber损失函数的python svm分类器。但其默认损失函数是铰链损失。你知道我怎样才能把损失函数分配给python svm？python svm函数与huber损失

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

这是什么库？ scikit学习？如果不知道您实际使用的是什么软件，很难弄清楚问题所在。 – Dylan

它来自sklearn。 – user3104352

那么，有一个问题是，svm.SVC（）完全没有丢失参数。 svm.LinearSVC可以，但文档指定只有铰链和方形铰链可用。因此，您所需的损失功能在您使用的软件中不可用。如果你必须专门有这个损失函数，你必须自己写。 – Dylan

实在是没有这样的事情“SVM与HUBER损失”，因为SVM实际上是一种线性（或核化）与铰链损失训练模型。如果你改变了损失 - 它不再是SVM。因此库不具有损失参数，因为改变它不适用于SVM概念。

如果你想训练模型与HUBER损失，您可以使用SGDClassiifier从sklearn，将培训与此线性模型（和许多其他）的损失。

如果你想做一些更复杂的事情，比如非线性模型带有这种惩罚 - 那么sklearn不是一个好的选择，你应该看看更多的“低级”库，比如TF，Keras等等上。

2017-08-19 23:24:51 lejlot

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