svm.svc中的所有参数
时间: 2024-05-22 17:15:56 浏览: 12
SVM(支持向量机)是一种分类算法,其中SVC(支持向量分类器)是SVM的一种实现。SVC有多个参数可以调整,以下是一些常见参数:
1. C:惩罚参数,用于控制错误分类的惩罚力度。C越大,模型越容易过拟合,C越小,模型越容易欠拟合。
2. kernel:核函数类型,用于将低维特征映射到高维特征空间。常见的核函数包括线性核、多项式核、RBF(径向基函数)核等。
3. degree:多项式核的次数,默认为3。
4. gamma:RBF核的系数,控制高维空间中点之间的距离。gamma越大,高维空间中点之间的距离越近,模型越容易过拟合。
5. coef0:核函数中的常数项。
6. shrinking:是否使用缩小启发式。如果启用,则在训练过程中将删除无用的支持向量,加快训练速度。
7. probability:是否启用概率估计。如果启用,则模型将输出每个类别的概率。
8. tol:停止训练的容错率。
9. cache_size:核函数缓存大小。
10. class_weight:分类器权重,用于处理不平衡的类别分布。
11. max_iter:最大迭代次数。
以上是SVC中的一些常用参数,但并不是全部参数。
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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。
svm.SVC()的参数
svm.SVC()是支持向量机(SVM)的分类器,它的参数如下:
- C:正则化参数,它控制了决策边界的平滑程度。C值越小,决策边界越平滑;C值越大,决策边界越复杂。默认值为1.0。
- kernel:核函数,用于将数据映射到高维空间中。常用的核函数有“linear”(线性核函数)、“rbf”(径向基函数)和“poly”(多项式核函数)。默认值为“rbf”。
- degree:多项式核函数的阶数,仅当kernel为“poly”时才有用。默认值为3。
- gamma:核函数系数,仅当kernel为“rbf”、“poly”或“sigmoid”时才有用。gamma越大,决策边界越复杂;gamma越小,决策边界越平滑。默认值为“scale”,即1 / (n_features * X.var())。
- coef0:核函数常数项,仅当kernel为“poly”或“sigmoid”时才有用。默认值为0.0。
- shrinking:是否使用收缩启发式。默认值为True。
- probability:是否启用概率估计。默认值为False。
- tol:停止训练的容忍度。默认值为1e-3。
- cache_size:核函数缓存大小。默认值为200。
- class_weight:类别权重,用于处理不平衡的数据集。默认值为None。
- verbose:是否启用详细输出。默认值为False。
- max_iter:最大迭代次数。默认值为-1,表示没有限制。
更多信息可以参考官方文档:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html。