SVM sklearn中超参数详细

SVM（支持向量机）是机器学习中一种常用的分类算法。在sklearn中，使用SVM时可以通过设置超参数来控制算法的行为和性能。下面是一些常见的SVM超参数及其详细说明：

1. C：控制误分类点的惩罚力度，C值越大，对误分类点的惩罚越大，模型复杂度越高。默认值为1.0。

2. kernel：指定SVM使用的核函数，默认为rbf（径向基函数），也可以选择linear、poly、sigmoid等。不同的核函数对应不同的特征映射方式，可以对不同的数据集进行优化。

3. degree：指定多项式核函数的阶数，默认为3，只有当kernel为‘poly’时才有意义。

4. gamma：控制核函数的宽度，gamma值越小，核函数的曲线越平缓，模型复杂度越低。默认值为‘scale’，表示gamma值为1 / (n_features * X.var())。

5. coef0：控制核函数中常数项的影响力度，默认值为0。

6. shrinking：是否开启缩减启发式，默认为True。缩减启发式可以加速模型的训练，但可能会影响模型的精度。

7. probability：是否开启概率估计，默认为False。开启概率估计可以输出每个样本属于每个类别的概率值，但会增加模型的计算复杂度。

8. tol：控制模型的收敛精度，默认值为1e-3。

9. class_weight：设置每个类别的权重，默认为None。可以通过设置不同的权重来解决类别不平衡问题。

以上是一些常见的SVM超参数及其详细说明，使用SVM时应根据实际情况选择合适的超参数来构建模型。