请帮我解释这段代码clf_poly=svm.SVC(kernel='poly', degree=1).fit(x_train, y_train)

时间: 2023-06-03 21:03:27 浏览: 149
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SVM.zip_kernel function_love_python

这段代码使用了支持向量机算法（SVM）的SVC模块，并选择了kernel='poly'来表明使用的是多项式核函数。degree=1指定了使用一次多项式（即线性核函数），fit(x_train, y_train)表示对模型进行训练，其中x_train是训练集的数据特征，y_train是训练集的标签或目标变量。clf_poly表示使用多项式核函数的SVM分类器。
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：采用不同的 SVM 核函数对多种类型数据集进行二分类。 （1）使用 scikit-learn 中提供的样本生成器 make_blobs、make_classification、make_moons、 make_circles 生成一系列线性或非线性可分的二类别数据（数据量任取）。样本生成器的使用参考 官网：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets建模：分别将 SVM 中四种核函数（线性核、多项式核、高斯核、S 形核）用于上述四种 数据集。 提示：对于每一种核函数，选择最适合的核参数（如 RBF 核中 gamma、多项式核中 degree 等）。 可通过超参数曲线帮助选择超参数。 （3）可视化：通过散点图可视化数据样本，并画出 SVM 模型的决策边界。 （4）模型评价：分类准确率如何选择最优超参数？ 为每种模型选择适合的核函数及核参数，参数寻优方式自选。

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