Kernel = ["linear", "poly", "rbf", "sigmoid"]

Kernel是支持向量机（SVM）中的一个重要参数，用于定义两个向量之间的相似度或内积。常见的Kernel有"linear"、"poly"、"rbf"和"sigmoid"。其中，"linear"表示线性核函数，"poly"表示多项式核函数，"rbf"表示径向基核函数，"sigmoid"表示Sigmoid核函数。不同的Kernel函数适用于不同的数据类型和问题，需要根据具体情况进行选择。

相关问题

poly rbf sigmoid 给出这三个代码的示例

以下是三个常见的机器学习算法的示例代码：

1. 多项式回归（Polynomial Regression）：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建多项式特征
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly_features.fit_transform(X)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合多项式回归模型
model.fit(X_poly, y)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_poly)

2. 径向基函数（Radial Basis Function, RBF）：

from sklearn.svm import SVC

# 创建SVC模型，使用RBF核函数
model = SVC(kernel='rbf')

# 拟合SVC模型
model.fit(X, y)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X)

3. Sigmoid函数：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 示例用法
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(sigmoid(x))

以上示例代码中，多项式回归使用了`sklearn`库的`PolynomialFeatures`和`LinearRegression`类；径向基函数使用了`sklearn`库的`SVC`类；sigmoid函数的示例代码与前文提供的代码示例相同。

请注意，这些示例代码仅用于演示目的，实际应用时可能需要根据具体情况进行参数调整和数据预处理。

def return_values(): import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('发电场数据.xlsx') x = data.iloc[:,0:4] y = data.iloc[:,4] from sklearn import svm kernel = ['linear','poly','rbf','sigmoid'] list1 = [] list2 = [] for i in kernel: clf = svm.SVR(kernel=i) r = clf.fit(x,y) list1.append(clf.score(x,y)) x1 = np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54]) x1 = x1.reshape(1,4) PE = list2.append(clf.predict(x1)) return(r,PE)

这段代码读入一个名为"发电场数据.xlsx"的Excel文件，并使用前四列作为输入特征x，第五列作为目标变量y。接着，代码使用支持向量机（SVM）算法训练了4个不同核函数的模型，并计算了每个模型的拟合度。最后，代码使用其中一个模型（sigmoid核函数）对新的输入数据进行预测，并返回训练好的模型和预测结果。