sklearn中的SVM模型有哪些参数
时间: 2024-05-30 10:09:33 浏览: 20
sklearn中的SVM模型主要有以下参数:
1. C:惩罚参数,表示错误分类样本的惩罚程度。C越大,错误分类的惩罚越大,模型对训练集的拟合程度越高,但容易产生过拟合。默认值为1.0。
2. kernel:核函数,用于将输入的样本映射到高维空间中。常见的核函数有线性核、多项式核、高斯核等。默认值为'rbf'。
3. degree:多项式核的次数,只有在kernel为'poly'时才有意义。默认值为3。
4. gamma:核函数的系数,只有在kernel为'rbf'、'poly'、'sigmoid'时才有意义。gamma越大,模型对训练集的拟合程度越高,但容易产生过拟合。默认值为'auto',表示gamma=1/n_features。
5. coef0:核函数中的常数项,只有在kernel为'poly'、'sigmoid'时才有意义。默认值为0.0。
6. shrinking:是否使用启发式缩小停止:默认为True。
7. tol:停止训练的容忍度,当模型的代价函数减小量小于该值时,停止训练。默认值为1e-3。
8. max_iter:最大迭代次数,如果模型没有收敛,将停止训练。默认值为-1,表示没有限制。
9. decision_function_shape:决策函数的形状,可以是'ovr'(一对多)或'ovo'(一对一)。默认为'ovr'。
10. random_state:随机数种子,用于重复实验结果。默认为None。
11. class_weight:类别权重,用于平衡不同类别的样本数量。默认为None,表示所有类别的权重相等。可以设置为'balanced',表示使用样本权重进行训练。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_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)