python SVC重要参数和表示

SVC是一种常见的分类算法，它使用支持向量机的思想进行分类。SVC的重要参数包括：

- C：正则化参数，用于控制分类器的错误率和决策边界的平滑程度。C越小，分类器越允许有更多的错误样本存在，决策边界更平滑；C越大，分类器越强制所有样本都正确分类，决策边界更复杂。
- kernel：核函数类型，用于将样本从原始空间映射到高维特征空间，从而使样本在特征空间中更容易线性可分。常见的核函数类型包括线性核、多项式核、高斯核等。
- gamma：核函数系数，用于控制核函数的宽度。对于高斯核函数，gamma越小，决策边界越平滑；gamma越大，决策边界越复杂。

下面是一个使用SVC进行分类的示例：

# 导入数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

# 划分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 构建模型
from sklearn.svm import SVC
svc = SVC(C=1.0, kernel='rbf', gamma='auto')

# 拟合模型
svc.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = svc.predict(X_test)

# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率为：", accuracy)

在这个例子中，我们使用iris数据集进行分类，将数据集划分为训练集和测试集，然后使用SVC构建SVM模型。在构建SVC模型时，我们指定了正则化参数C为1.0，核函数类型为rbf，核函数系数gamma为auto。在拟合模型后，使用predict方法进行预测，最后计算准确率。