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。