sklearn.svm.SVC()中的方法

时间: 2024-03-11 19:44:21 浏览: 93
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svm算法（用VC写的）

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在sklearn.svm.SVC()中，以下是一些常用的方法： 1. fit(X, y)：使用训练数据X和标签y来拟合SVM模型。 2. predict(X)：使用已拟合的模型来预测新的数据X的标签。 3. score(X, y)：计算模型在给定数据集X和标签y上的精度。 4. decision_function(X)：计算每个样本到超平面的距离。 5. get_params()：获取模型的参数设置。 6. set_params()：设置模型的参数。 更多方法可以参考scikit-learn官方文档。
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