Python SVM 函数与 Huber 损失

Question

我需要一个带有huber损失函数的python的svm分类器。但它的默认损失函数是铰链损失。你知道我怎样才能给python svm分配损失函数吗？

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

Answer 1

实际上没有"带有 Huber 损失的 SVM"这样的东西，因为 SVM 实际上是用铰链损失训练的线性(或内核化(模型。如果您更改损失 - 它不再是 SVM。因此，库没有损失参数，因为更改它不适用于 SVM 概念。

如果你想训练一个有Huber损失的模型，你可以使用sklearn的SGDClassiifier，它将训练一个有这个(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，比如非线性模型，那么 sklearn 不是好的选择，你应该看看更多"低级"库，比如 TF、Keras 等。