带有MNIST数据集的Sklearn SVC：始终与数字5错误吗？

Question

我已经建立了一个非常简单的SVC对MNIST数字进行分类。出于某种原因，分类器非常一致地[[不正确]]预测数字5，但是在尝试所有其他数字时，它不会遗漏单个数字。是否有人知道我是否可能对此设置错误，或者在预测数字5时真的不好？]

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import confusion_matrix

data = datasets.load_digits()
images = data.images
targets = data.target

# Split into train and test sets
images_train, images_test, imlabels_train, imlabels_test = train_test_split(images, targets, test_size=.2, shuffle=False)


# Re-shape data so that it's 2D
images_train = np.reshape(images_train, (np.shape(images_train)[0], 64))
images_test = np.reshape(images_test, (np.shape(images_test)[0], 64))


svm_classifier = SVC(gamma='auto').fit(images_train, imlabels_train)

number_correct_svc = 0
preds = []

for label_index in range(len(imlabels_test)):

    pred = svm_classifier.predict(images_test[label_index].reshape(1,-1))
    if pred[0] == imlabels_test[label_index]:
        number_correct_svc += 1

    preds.append(pred[0])

print("Support Vector Classifier...")
print(f"\tPercent correct for all test data: {100*number_correct_svc/len(imlabels_test)}%")

confusion_matrix(preds,imlabels_test)

这里是结果混淆矩阵：

array([[22,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0, 15,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0, 15,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0, 21,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0, 21,  0,  0,  0,  0,  0],
       [13, 21, 20, 16, 16, 37, 23, 20, 31, 16],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0, 14,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0, 16,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  2,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0, 21]], dtype=int64)

我一直在阅读SVC的sklearn页面，但无法确定我在做什么错

更新：

我尝试使用SCV（gamma ='scale'），这似乎更合理。知道为什么“ auto”不起作用仍然很高兴。带有比例尺：

array([[34,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0, 36,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  0],
       [ 0,  0, 35,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0, 27,  0,  0,  0,  0,  0,  1],
       [ 1,  0,  0,  0, 34,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  2,  0, 37,  0,  0,  0,  1],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0, 37,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  2,  0,  0,  0, 35,  0,  1],
       [ 0,  0,  0,  6,  1,  0,  0,  1, 31,  1],
       [ 0,  0,  0,  0,  2,  0,  0,  0,  1, 33]], dtype=int64)

我已经建立了一个非常简单的SVC对MNIST数字进行分类。出于某种原因，分类器始终会错误地预测数字5，但是尝试其他所有数字时，分类器不会......>

Answer 1

第二个问题更容易处理。事情是在RBF内核中，γ表示决策边界的摆动程度。 “摆动”是什么意思？伽玛值越高，决策边界将越精确。 SVM的决策边界。

如果传递了gamma='scale'（默认值），则它将1 / (n_features *X.var())用作伽玛值，