from sklearn.svm import SVC调用的是什么函数，参数是什么

`SVC` 是支持向量机（Support Vector Machine）中的一种分类器，`from sklearn.svm import SVC` 是导入 `SVC` 分类器所用的语句。

`SVC` 的主要参数包括：

- `C`：惩罚系数，即对误分类样本的惩罚程度。C 值越大，对误分类的惩罚越大，模型的训练误差将越小，但容易出现过拟合。
- `kernel`：核函数类型，可选的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。
- `gamma`：核函数系数，用于控制决策边界的柔软性。
- `degree`：多项式核函数的次数。
- `coef0`：核函数中的独立项常数，只对多项式核函数和 sigmoid 核函数有用。
- `shrinking`：是否使用缩小启发式，缩小启发式可以加速模型的训练。
- `probability`：是否启用概率估计，在训练过程中生成预测样本的概率估计。
- `tol`：模型训练的最大误差容忍度。
- `class_weight`：分类器的类别权重。

例如，使用 `SVC` 分类器进行训练时，可以按照以下方式设置参数：

clf = SVC(C=1.0, kernel='rbf', gamma='auto')
clf.fit(X_train, y_train)

其中，`C` 参数设置为 1.0，使用 `rbf` 核函数，`gamma` 参数设置为自动计算。训练数据集为 `X_train`，标签为 `y_train`。

相关问题

from sklearn.svm import SVC svm_classfication=SVC(decision_function_shape='ovr') svm_classfication.fit(merged_train_norm_vec, y_merged_train) svm_classfication.score(test_norm_vec,y_test)说什么意思

这段代码使用了Scikit-learn库中的SVM分类器（SVC）。其中，decision_function_shape参数被设置为'ovr'，表示使用一对多的策略来解决多类别分类问题。调用fit()函数来训练模型，其中merged_train_norm_vec和y_merged_train是训练数据和标签。最后，调用score()函数来评估模型在测试数据集test_norm_vec上的性能，并返回分类的准确率（accuracy）。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() X = data['data'] y = data['target'] X = X[y != 2, 0:2] y = y[y != 2] X -= np.mean(X, axis=0) X /= np.std(X, axis=0, ddof=1) m = len(X) data = int(0.8 * m) X_train, X_test = np.split(X, [data]) y_train, y_test = np.split(y, [data]) model_svm = SVC(C=1.0, kernel='linear') model_svm.fit(X_train, y_train) Accuracy = model_svm.score(X_test, y_test) print('Linear Accuracy = ', Accuracy) X_test_h = model_svm.predict(X_test) 解释

这段代码是一个简单的支持向量机（SVM）分类器的示例。它使用了scikit-learn库中的SVC类来构建一个线性核的SVM模型，并使用iris数据集进行训练和测试。

首先，导入了必要的库，包括numpy、pandas、sklearn.svm和sklearn.datasets。然后，通过调用load_iris函数加载iris数据集，并将数据集分为特征向量X和目标向量y。

接下来，通过过滤掉目标向量中的类别2，将数据集限定为两个类别，并选择了前两个特征作为输入特征（X）。

然后，对输入特征进行标准化处理，通过减去均值并除以标准差来使所有特征具有相同的尺度。

接着，计算数据集的长度m，并将80%的数据用于训练，20%用于测试，通过np.split函数将数据集分割为训练集和测试集，并分割相应的目标向量。

然后，创建一个SVC对象model_svm，设置C参数为1.0并选择线性核函数。

接下来，使用训练集拟合模型，即调用model_svm的fit方法，并计算模型在测试集上的准确率，通过调用model_svm的score方法。

最后，使用训练好的模型对测试集进行预测，通过调用model_svm的predict方法，并将预测结果存储在变量X_test_h中。

你可以通过打印Accuracy来查看模型在测试集上的准确率。