SVC的全部参数和属性

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

model = SVC balance参数

在SVC（支持向量机分类）模型中，`balance` 参数并不是直接存在的，它通常是在处理不平衡数据集时使用的。SVC本身并不包含这个特定参数，而是可能会涉及到类似 `class_weight` 或 `weights` 这样的参数。

`class_weight` 是 Scikit-learn 中的一个属性，用于调整样本权重，在训练过程中使得较少数目的类别受到更多关注。它的值可以是一个字典，键是类别名或整数索引，值是对应的权重。如果设置为 'balanced'，则会自动计算类别权重，使得每个类别的权重等于其频率的倒数。

例如，如果你想要在使用SVC时平衡类别，你可以这样做：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight

# 假设X是特征，y是标签数组
class_weights = compute_class_weight('balanced', np.unique(y), y)
model = SVC(class_weight=class_weights)

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。