PYTHON SVM分类器，不同核函数参数

支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，它可以使用不同的核函数来对数据进行分类。常见的核函数包括线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。

不同的核函数具有不同的参数。例如，高斯核函数有一个参数sigma，它决定了数据点之间的相似度。多项式核函数具有两个参数d和r，它们分别表示多项式的次数和截距项。这些参数可以通过交叉验证等方法来确定。

下面是一个使用SVM进行分类的Python代码示例，包括不同核函数和参数的设置：

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

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = 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=0.3)

# 线性核函数
clf_linear = svm.SVC(kernel='linear')
clf_linear.fit(X_train, y_train)
print("Linear kernel accuracy:", clf_linear.score(X_test, y_test))

# 多项式核函数
clf_poly = svm.SVC(kernel='poly', degree=3, coef0=1)
clf_poly.fit(X_train, y_train)
print("Polynomial kernel accuracy:", clf_poly.score(X_test, y_test))

# 高斯核函数
clf_rbf = svm.SVC(kernel='rbf', gamma=0.7)
clf_rbf.fit(X_train, y_train)
print("RBF kernel accuracy:", clf_rbf.score(X_test, y_test))

在上面的代码中，我们使用了SVM的三种不同核函数：线性核函数、多项式核函数和高斯核函数。对于多项式核函数，我们设置了degree和coef0参数。对于高斯核函数，我们设置了gamma参数。

注意，不同的核函数和参数可能会对分类结果产生不同的影响，因此我们需要通过试验来选择最合适的参数。