sigmoid核函数

sigmoid核函数是一种常用的核函数，它可以将数据映射到一个更高维的空间中，从而使得原本线性不可分的数据变得线性可分。sigmoid核函数的表达式为K(x,y)=tanh(αx·y+β)，其中α和β是需要手动调整的参数，tanh是双曲正切函数。sigmoid核函数的优点是计算速度快，但是其缺点是容易出现过拟合的情况。

以下是一个使用sigmoid核函数的SVM分类器的例子：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成随机数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, random_state=0)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建SVM分类器，并使用sigmoid核函数
clf = svm.SVC(kernel='sigmoid', gamma='auto')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))