解释svm_model = svm.SVC(C=100, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma=100, kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) #设置模型并写出参数
时间: 2023-07-06 19:19:00 浏览: 107
这段代码是使用 scikit-learn 库中的 svm 模块创建了一个支持向量机分类器(SVM分类器)的实例。其中,SVC 表示支持向量机分类器(Support Vector Classification),C 表示正则化系数(正则化是一种防止模型过拟合的技术,C 越大,正则化程度越小,容易过拟合;C 越小,正则化程度越大,容易欠拟合),cache_size 表示内存缓存大小,class_weight 表示类别权重,coef0 表示核函数中的截距项,decision_function_shape 表示决策函数形式,degree 表示核函数的次数,gamma 表示核函数的系数(影响决策边界的形状),kernel 表示使用的核函数类型,max_iter 表示最大迭代次数,probability 表示是否启用概率估计,random_state 表示随机数种子,shrinking 表示是否使用启发式收缩方式,tol 表示停止训练的误差阈值,verbose 表示是否启用详细输出。
在本代码中,SVC 的参数设置如下:
- C=100: 正则化系数为 100,正则化程度较小,容易过拟合。
- cache_size=200: 内存缓存大小为 200 MB。
- class_weight=None: 类别权重为 None,即不考虑类别不平衡问题。
- coef0=0.0: 核函数中的截距项为 0。
- decision_function_shape='ovr': 决策函数形式为 one-vs-rest(一对多)。
- degree=3: 核函数的次数为 3。
- gamma=100: 核函数的系数为 100,影响决策边界的形状。
- kernel='rbf': 使用径向基函数作为核函数类型。
- max_iter=-1: 最大迭代次数为 -1,表示不限制迭代次数。
- probability=False: 不启用概率估计。
- random_state=None: 随机数种子为 None,表示使用默认的随机数种子。
- shrinking=True: 使用启发式收缩方式。
- tol=0.001: 停止训练的误差阈值为 0.001。
- verbose=False: 不启用详细输出。
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