python中高斯核SVM的C和gamma默认值是多少
时间: 2024-03-30 17:36:52 浏览: 27
在sklearn中,高斯核SVM的C和gamma的默认值分别为1和1/n_features,其中n_features为特征数量。具体来说,C是惩罚参数,控制着分类器对误分类样本的惩罚程度,而gamma是高斯核的带宽参数,控制着决策边界的曲率和灵活性。在实际应用中,通常需要根据数据集的特点进行调参,以达到最佳的分类效果。
相关问题
python中高斯核SVM使用RFE方法
你可以使用scikit-learn库中的SVC模型和RFECV类来实现高斯核SVM使用RFE方法。
首先导入必要的库:
```python
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import RFECV
```
然后定义SVC模型和RFECV类:
```python
svc = SVC(kernel='rbf')
rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=5, scoring='accuracy')
```
其中,SVC中的参数`kernel='rbf'`表示使用高斯核函数,RFECV中的参数`estimator=svc`表示使用SVC模型进行特征选择,`step=1`表示每次迭代删去一个特征,`cv=5`表示使用5折交叉验证,`scoring='accuracy'`表示使用准确率作为评价指标。
接着使用数据进行训练和特征选择:
```python
rfecv.fit(X, y)
```
其中,`X`为特征矩阵,`y`为标签向量。
最后,可以输出所选择的最优特征个数和所选特征的排名:
```python
print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)
print("Ranking of features : %s" % rfecv.ranking_)
```
其中,`rfecv.n_features_`表示所选择的最优特征个数,`rfecv.ranking_`表示所选特征的排名,排名越小表示特征越重要。
python中高斯核SVM可以用RFE吗
是的,Python中使用高斯核SVM可以使用递归特征消除(RFE)进行特征选择。RFE是一种基于模型的特征选择方法,它可以通过逐步删除最不重要的特征来选择最佳特征集合。在Python中,可以使用sklearn库中的SVC(支持向量分类器)和RFE类来实现这个过程。具体的实现步骤可以参考sklearn官方文档或相关的教程。