SVM的API具体列出来,phthon的
时间: 2024-03-09 16:45:52 浏览: 28
以下是Python中scikit-learn库中支持向量机(SVM)的API:
1. SVC:实现了支持向量机分类器。可以使用不同的核函数来实现线性和非线性分类,例如线性核函数、多项式核函数和径向基(RBF)核函数。可以使用不同的参数来调整模型的复杂度和性能,例如惩罚系数C和核函数参数gamma。还支持多分类问题的求解。
```python
from sklearn.svm import SVC
model = SVC(kernel='linear', C=1, gamma='auto')
```
2. NuSVC:与SVC类似,实现了一种支持向量机分类器。不同之处在于,NuSVC使用了nu参数而不是C参数,来控制模型的复杂度和性能。
```python
from sklearn.svm import NuSVC
model = NuSVC(nu=0.5, kernel='rbf', gamma='auto')
```
3. LinearSVC:也是支持向量机分类器,但只能使用线性核函数进行分类。相对于SVC,LinearSVC的训练速度更快,适用于大规模的数据集。与SVC一样,LinearSVC也支持多分类问题的求解。
```python
from sklearn.svm import LinearSVC
model = LinearSVC(penalty='l2', loss='squared_hinge', C=1.0)
```
4. SVR:实现了支持向量机回归器。可以使用不同的核函数来实现线性和非线性回归,例如线性核函数、多项式核函数和径向基(RBF)核函数。可以使用不同的参数来调整模型的复杂度和性能,例如惩罚系数C和核函数参数gamma。
```python
from sklearn.svm import SVR
model = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='auto')
```
5. NuSVR:与SVR类似,实现了一种支持向量机回归器。不同之处在于,NuSVR使用了nu参数而不是C参数,来控制模型的复杂度和性能。
```python
from sklearn.svm import NuSVR
model = NuSVR(nu=0.5, C=1.0, kernel='rbf', gamma='auto')
```
除了这些API之外,scikit-learn还提供了一些与支持向量机相关的工具和函数,例如GridSearchCV和cross_val_score,可以用来进行参数调优和模型评估。同时,scikit-learn还提供了一些数据集,例如Iris和Digits,可以用来进行分类和回归问题的练习。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)