SVM算法中的关键参数有哪些

### 回答1：
SVM算法中的关键参数有:
- C: 正则化参数,用于控制模型的复杂度,值越小,模型越简单
- kernel: 核函数,用于将原始特征映射到高维空间,常用的有线性核,多项式核,高斯核等
- degree: 多项式核函数的维度,默认值为3
- gamma: 高斯核函数中的参数,可以影响到模型的复杂度,值越小,模型越简单
- coef0: 多项式核和sigmoid核函数中的参数,用于调整模型的复杂度
- probability: 是否计算每个类别的概率,默认为False
- shrinking: 是否使用启发式的shrinking算法,默认为True
- tol: 终止条件中的容限值,默认为1e-3
- class_weight: 类别的权重,默认为None

### 回答2：
SVM算法中的关键参数有：C、kernel、gamma和degree。

1. C是SVM算法中的惩罚系数，用于控制分类器的错误分类和边界的权衡。C的值越小，代表容忍更多的错误分类，可以得到更大的边界；C的值越大，代表较少容忍错误分类，得到的边界可能会变得更小。

2. kernel是SVM算法中的核函数，用于将低维数据映射到高维特征空间中，使得数据在高维空间中线性可分。常用的核函数有线性核、多项式核和径向基函数(RBF)核。选择适合的核函数能够有效提高分类器的准确性。

3. gamma是SVM算法中的核系数，用于控制核函数的宽度。gamma的值越大，决策边界变得更为复杂，去掉了一部分近邻样本的权重；gamma的值越小，决策边界变得更为平滑，更多的近邻样本被纳入考虑。

4. degree是多项式核函数中的最高次数。多项式核函数将数据从低维映射到高维时，通过调整degree的值可以控制映射的维度。degree的值越高，映射维度越高，决策边界更复杂；degree的值越低，映射维度越低，决策边界更简单。

在应用SVM算法时，调整这些关键参数的值能够对分类结果产生重要的影响。需要根据具体的数据特点和问题要求进行合理的选择和调整。

### 回答3：
SVM算法中的关键参数有以下几个：

1. C参数：C参数是SVM中的正则化参数，用于控制分类器的误分类和决策边界的平衡。较小的C值会选择较大的间隔超平面，可能允许一些误分类的样本，而较大的C值会更加严格地对待误分类的样本。

2. kernel参数：kernel参数是SVM中用于处理非线性问题的核函数。不同的核函数可以将原始特征空间映射到高维特征空间，从而使得原来线性不可分的问题变得线性可分。

3. gamma参数：gamma参数是RBF核函数的一个参数，用于控制每个样本对最终决策的影响。较小的gamma值会导致决策边界变得平滑，影响范围较远，而较大的gamma值会使得决策边界更加复杂，影响范围较近。

4. shrinking参数：shrinking参数用于控制是否使用缩小启发式算法来加速训练过程。当样本数量很大时，可以设置shrinking参数为True，以加快训练速度。

5. probability参数：probability参数用于控制是否使用概率估计。设置为True时，可以计算样本属于每个类别的概率。

这些参数可以根据具体问题的特点进行调优，以提高SVM算法的性能和准确性。