SVC()的参数有哪些
时间: 2024-04-25 08:27:43 浏览: 24
SVC()是scikit-learn中的一个支持向量机算法模型,它的参数包括:
- C:正则化参数,控制间隔边界的平衡,默认值为1.0。
- kernel:核函数类型,常见的有‘linear’(线性核函数)、‘rbf’(径向基函数)、‘poly’(多项式核函数)等,默认值为‘rbf’。
- degree:多项式核函数的次数,只有kernel为‘poly’时才有效,默认值为3。
- gamma:核函数系数,只有kernel为‘rbf’、‘poly’、‘sigmoid’时才有效,通常使用默认值‘auto’,即gamma=1/n_features。
- coef0:核函数中的常数项,只有kernel为‘poly’、‘sigmoid’时才有效,默认值为0.0。
- shrinking:是否使用启发式方法来加速训练,默认为True。
- probability:是否启用概率估计,默认为False,如果启用会增加训练时间。
- tol:训练终止的容忍度,默认为1e-3。
- cache_size:缓存大小,默认为200MB。
- class_weight:类别权重,用于处理不平衡的训练数据,默认为None,也可以设置为‘balanced’。
- max_iter:最大迭代次数,默认为-1,表示没有限制。
- decision_function_shape:用于多分类问题时指定决策函数的形状,默认为‘ovr’(一对多)或‘ovo’(一对一)。
- random_state:随机种子,用于控制随机性。
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sklearn svc参数
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。
sklearn.svc参数
sklearn.svc的参数包括:
- C: 正则化参数,控制错误项的惩罚程度。默认为1.0。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sklearn.svm.SVC 参数说明](https://blog.csdn.net/qfikh/article/details/102562849)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python SVM 案例,sklearn.svm.SVC 参数说明](https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/79500003)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [sklearn.svc 参数](https://blog.csdn.net/weixin_30530939/article/details/98391137)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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