查阅SVC文件，并在下面记下每个超参数的含义,什么是“决策函数形状”，在决策函数形状中“ovr”和“ovo”之间有什么区别？

SVC（Support Vector Classifier）文件是支持向量分类器的一种机器学习模型。下面是SVC中常见的超参数及其含义：

1. C：正则化参数，控制模型的复杂度。较小的C值会导致容忍更多的错误分类，较大的C值会强调正确分类样本。

2. kernel：核函数的选择，用于将输入空间映射到高维特征空间。常见的核函数有线性、多项式、高斯（RBF）等。

3. degree：多项式核函数的次数，仅在kernel为'poly'时有效。

4. gamma：RBF核函数的尺度参数，控制数据点对模型的影响范围。较小的gamma值会导致决策边界变得平滑，较大的gamma值会导致决策边界更关注局部区域。

5. coef0：核函数中的常数项，仅在kernel为'poly'或'sigmoid'时有效。

6. shrinking：是否使用启发式方法来加速训练过程，默认为True。

7. probability：是否启用概率估计，默认为False。如果启用，则可以使用predict_proba方法预测样本属于每个类别的概率。

8. decision_function_shape：决策函数形状的选择，用于多类分类问题。可选值为'ovr'（一对多）和'ovo'（一对一）。

决策函数形状指的是在多类分类问题中，模型如何进行决策。'ovr'（One-vs-Rest）将每个类别与其他所有类别进行区分，形成多个二分类问题。'ovo'（One-vs-One）将每两个类别之间形成一个二分类问题，从而形成多个二分类器。这两种形式在处理多类分类问题时有不同的计算方法和特点。

相关问题

from sklearn.svm import SVC调用的是什么函数，参数是什么

`SVC` 是支持向量机（Support Vector Machine）中的一种分类器，`from sklearn.svm import SVC` 是导入 `SVC` 分类器所用的语句。

`SVC` 的主要参数包括：

- `C`：惩罚系数，即对误分类样本的惩罚程度。C 值越大，对误分类的惩罚越大，模型的训练误差将越小，但容易出现过拟合。
- `kernel`：核函数类型，可选的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。
- `gamma`：核函数系数，用于控制决策边界的柔软性。
- `degree`：多项式核函数的次数。
- `coef0`：核函数中的独立项常数，只对多项式核函数和 sigmoid 核函数有用。
- `shrinking`：是否使用缩小启发式，缩小启发式可以加速模型的训练。
- `probability`：是否启用概率估计，在训练过程中生成预测样本的概率估计。
- `tol`：模型训练的最大误差容忍度。
- `class_weight`：分类器的类别权重。

例如，使用 `SVC` 分类器进行训练时，可以按照以下方式设置参数：

clf = SVC(C=1.0, kernel='rbf', gamma='auto')
clf.fit(X_train, y_train)

其中，`C` 参数设置为 1.0，使用 `rbf` 核函数，`gamma` 参数设置为自动计算。训练数据集为 `X_train`，标签为 `y_train`。

利用svc()函数微调中文分词模型，其中参数是否可以是字符串

在使用 `svc()` 函数微调中文分词模型时，参数必须是一个 `dict` 类型的对象，而不能是字符串。

具体来说，需要将参数以字典的形式传入 `svc()` 函数中，如下所示：

import paddlehub as hub

module = hub.Module(name="lac")
inputs = {"text": "我爱北京天安门"}

# 将参数以字典形式传入 svc() 函数
results = module.svc(inputs=inputs, task="lexical_analysis")
print(results)

在上述代码中，我们将参数 `inputs` 作为字典传入 `svc()` 函数中。如果你想修改分词模型的参数，只需要在 `inputs` 字典中添加相应的键值对即可。