SVC(kernel='rbf')
时间: 2023-03-20 10:03:52 浏览: 76
SVC(kernel='rbf')是一个支持向量机算法,其中kernel参数为rbf(radial basis function)。该算法是一种二元分类器,它通过将训练数据集映射到高维空间中来构建一个超平面,从而实现对不同类别数据的分类。在kernel选择上,rbf是一种基于径向基函数的核函数,它能够对非线性数据进行分类。
相关问题
svm.SVC(kernel='rbf')
这是使用支持向量机(SVM)实现分类任务的一种方式。其中,kernel='rbf' 表示使用径向基函数(Radial Basis Function)作为核函数,它是 SVM 中最常用的核函数之一。径向基函数可以将高维空间中的数据映射到低维空间中,并在低维空间中进行分类。在 SVM 中,通过找到一个最优的超平面,将不同类别的数据分开。通过调整 SVM 中的参数,可以优化分类效果。
svm.SVC(kernel="linear", C=C1), svm.SVC(kernel="rbf", gamma= g1, C=C1), svm.SVC(kernel="poly", degree= d1, gamma="auto", C=C1)其中参数设置对准确性的影响
这是一个技术问题,我可以回答。在支持向量机(SVM)中,不同的参数设置可以影响模型的准确性。例如,在线性核(kernel=“linear”)中增加C的值会使模型更加严格,可能会导致过度拟合,而在高斯核(kernel=“rbf”)中增加gamma的值也可能导致过度拟合。对于多项式核(kernel=“poly”),增加degree的值可以增加多项式次数,也可能导致过度拟合。因此,我们需要根据数据集特征来调整这些参数,以获得最佳的预测结果。
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