decision_function_shape='ovr'

`decision_function_shape='ovr'`是SVM（支持向量机）算法中的一个参数，用于指定多分类问题中的决策函数类型。在多分类问题中，SVM算法可以采用一对多（OvR）或一对一（OvO）的方法进行分类。`decision_function_shape='ovr'`表示采用OvR方法，即将多分类问题转化为多个二分类问题，每个问题只考虑一个类别作为正类，其他所有类别作为负类。最终将所有二分类问题的结果合并起来得到多分类问题的分类结果。

相关问题

model = SVC(kernel='linear', C=1, decision_function_shape='ovr')什么意思

这行代码定义了一个支持向量机分类器（SVC）的实例对象。其中：

- `kernel='linear'` 表示使用线性核函数；
- `C=1` 表示正则化参数，控制模型的复杂度和容错能力；
- `decision_function_shape='ovr'` 表示使用一对多（one-vs-rest）策略来处理多分类问题。

SVC(C=1, kernel='rbf', gamma=0.5, decision_function_shape='ovr', probability=True) stratifiedkf = StratifiedKFold(n_splits=5)

这个代码片段展示了一个SVC分类器的初始化参数和一个StratifiedKFold对象的初始化。SVC函数的参数如下：

- C：正则化参数，控制决策边界的平滑程度。
- kernel：核函数的选择，这里使用了rbf（径向基函数）。
- gamma：RBF核函数的尺度参数。
- decision_function_shape：多分类问题的决策函数计算方式，默认为'ovr'（一对多）。
- probability：是否启用概率估计，默认为True。

StratifiedKFold对象是用于交叉验证的工具，它将数据集分成K个子集，并确保每个子集中的类别比例与原始数据集中的类别比例相同。在这里，n_splits参数设置为5，即将数据集分成5个子集进行交叉验证。

请注意，这个问题与你之前提到的findmax()函数无关。如果你还有其他关于findmax()函数的问题，请提出来。