Sklearn中svm有哪些核函数

在Sklearn中，支持向量机（SVM）中的核函数有以下四种：

1. 线性核函数（linear kernel）：可以用于线性可分的数据集。

2. 多项式核函数（polynomial kernel）：可以处理非线性可分的数据集。

3. 径向基函数核函数（radial basis function kernel，也称为高斯核函数）：也可以处理非线性可分的数据集，是SVM中最常用的核函数之一。

4. sigmoid核函数：可以用于处理非线性可分的数据集，但在实际应用中比较少用。

这些核函数可以通过SVM中的kernel参数来指定。

相关问题

sklearn库的svm有哪些常用的核函数

scikit-learn库中的SVM模型支持使用多种不同的核函数来进行分类和回归任务。以下是常用的几种核函数：

1. 线性核函数（Linear Kernel）：可以用于线性可分的数据集。

2. 多项式核函数（Polynomial Kernel）：通过引入多项式项来扩展线性模型的拟合能力。

3. 径向基函数核函数（Radial Basis Function Kernel，RBF Kernel）：是一种常用的非线性核函数，它可以处理线性不可分的数据集。

4. sigmoid核函数（Sigmoid Kernel）：通过引入sigmoid函数来扩展线性模型的拟合能力。

其中，线性核函数和多项式核函数在处理线性可分数据集时表现较好，而径向基函数核函数则是在处理线性不可分数据集时表现最好的核函数之一。sigmoid核函数相对而言被使用较少。

sklearn svm高斯核函数

在 scikit-learn 中的 SVM 模块中，高斯核函数（也称为径向基函数，RBF）可以通过 `kernel='rbf'` 来指定。

具体来说，高斯核函数的计算方式如下：

$$ K(x,y) = \exp(-\gamma ||x-y||^2) $$

其中，$x$ 和 $y$ 是样本特征向量，$||x-y||$ 是它们之间的欧几里得距离，$\gamma$ 是高斯核的一个超参数，控制着样本之间相似度的衰减速度。

在 scikit-learn 中，可以使用 `SVC` 类来训练一个基于高斯核函数的 SVM 模型，例如：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
svm_model = SVC(kernel='rbf', gamma='auto')
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能
accuracy = svm_model.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

在上面的代码中，`SVC` 的 `kernel` 参数被设置为 `'rbf'`，表示使用高斯核函数；`gamma` 参数被设置为 `'auto'`，表示使用默认值，即 $1 / n\_features$，其中 $n\_features$ 是特征数。实际应用中，需要根据具体情况调整 `gamma` 的取值，以达到最佳的模型性能。