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() -
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, ] -
计算TSVM准确率
accuracy = model.score(X, Y) -
保存模型
model.save(model_path)