sklearn svc参数
时间: 2023-12-05 08:05:05 浏览: 95
sklearn-SVC实现与类参数详解
在Scikit-learn中,SVC(Support Vector Classifier)是一种支持向量机的分类器模型。它有许多可调节的参数,下面是一些常用的参数:
1. `C`:正则化参数,控制了错误分类样本的惩罚程度。较小的C值会导致容错性更高的决策边界,较大的C值会导致更少的错误分类样本,默认值为1.0。
2. `kernel`:核函数参数,用于将输入空间映射到高维特征空间。常用的核函数有线性核('linear')、多项式核('poly')、高斯径向基核('rbf')等。默认值为'rbf'。
3. `gamma`:核函数的参数。对于rbf和多项式核函数,gamma控制了决策边界的曲率。较小的gamma值表示决策边界变化较慢,较大的gamma值则表示决策边界变化较快。默认值为'auto',它会自动根据训练数据的特征数量来计算。
4. `degree`:多项式核函数的次数。只有当核函数为'poly'时才会使用该参数,默认值为3。
5. `probability`:是否启用概率估计。如果设置为True,则可以使用predict_proba方法来获取类别预测的概率值。默认值为False。
这些只是SVC模型的一部分参数,你可以根据具体的需求来调整这些参数以获取更好的性能。同时,还可以通过交叉验证等技术来选择最佳的参数组合。
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