SVC的全部参数和属性
时间: 2024-06-03 17:08:20 浏览: 12
SVC是一种支持向量机分类器,其常用参数和属性如下:
参数:
- C:惩罚参数,调整模型的容错能力,值越小容错能力越强,但可能导致过拟合。
- kernel:核函数类型,常用的有线性核、多项式核、高斯核等。
- degree:多项式核函数的次数。
- gamma:核函数的系数,控制数据点对模型的影响程度,值越大影响越大。
- coef0:核函数中的常数项。
- shrinking:是否使用启发式缩小参数搜索空间的策略。
- probability:是否启用概率估计。
属性:
- support_:支持向量的索引。
- support_vectors_:支持向量的特征向量。
- n_support_:每个类别的支持向量个数。
- dual_coef_:支持向量的系数。
- intercept_:截距。
- fit_status_:拟合状态。
- classes_:类别标签。
- class_weight_:类别权重。
- decision_function_shape_:决策函数的形状。
- kernel_params_:核函数的参数。
相关问题
sklearn.svm.SVC()中的属性
在sklearn.svm.SVC()中,以下是一些常用的属性:
1. support_:支持向量的索引。
2. support_vectors_:支持向量的值。
3. n_support_:每个类别的支持向量数目。
4. dual_coef_:决策函数中支持向量的系数。
5. coef_:决策函数中特征向量的系数。
6. intercept_:决策函数的截距。
7. classes_:模型中涉及的类别。
8. kernel_:使用的内核函数。
9. C:正则化参数。
10. probability_:预测概率估计。
更多属性可以参考scikit-learn官方文档。
python SVC intercept
在Python中,SVC类是scikit-learn库中用于支持向量机的分类算法的一个实现。它的参数包括C、kernel、degree、gamma、coef0等等。
SVC类中的属性intercept_用于表示决策函数中的常数项。可以通过调用fit方法拟合模型后,通过访问intercept_属性来获取这个常数项的值。
例如,在给定一个数据集和标签后,我们可以使用SVC对象进行二分类并拟合模型。然后,我们可以通过访问clf对象的intercept_属性来获取决策函数中的常数项。
所以,如果你想获得python SVC中的intercept,请通过访问SVC对象的intercept_属性来获取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python scikit-learn 模块svc方法的参数解释](https://blog.csdn.net/AQ_cainiao_AQ/article/details/76025601)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python 线性 SVM 可视化](https://blog.csdn.net/qq_55745968/article/details/125668418)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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