sklearn.svm.SVC()参数

sklearn.svm.SVC()函数有很多参数，下面是一些常用参数的介绍：

- C: 正则化参数，用于控制分类器的复杂度和泛化能力。C值越小，表示允许更多的误分类，可能导致欠拟合；C值越大，表示更强的正则化，可能导致过拟合。
- kernel: 内核函数的类型。可以选择不同的内核函数来适应不同的数据集，如线性、多项式或径向基函数（RBF）。
- degree: 多项式内核的次数，仅在kernel='poly'时有效。
- gamma: RBF内核的带宽参数。较小的gamma值表示决策边界变化较为平缓，可能导致欠拟合；较大的gamma值表示决策边界变化敏感，可能导致过拟合。
- coef0: 内核函数中的截距项，仅在kernel='poly'或'sigmoid'时有效。
- shrinking: 是否使用收缩启发式算法来加速优化过程，默认为True。
- tol: 停止训练时的精度容忍度，默认为1e-3。
- probability: 是否启用概率估计，默认为False。如果启用概率估计，则可以使用predict_proba()函数返回每个类别的概率值。
- class_weight: 类别权重，用于解决不平衡样本问题。可以指定每个类别的权重，或者使用'balanced'自动计算权重。
- max_iter: 最大迭代次数，默认为-1，表示没有限制。如果指定了正整数，则算法将在达到指定次数时停止。

这些参数只是其中的一部分，SVC()函数还有其他参数可以使用。在使用SVC()函数时，需要根据具体的问题和数据集来选择合适的参数值，以获得最好的分类效果。