sklearn.svm.SVC()中的属性

在sklearn.svm.SVC()中，以下是一些常用的属性：

1. support_：支持向量的索引。

2. support_vectors_：支持向量的值。

3. n_support_：每个类别的支持向量数目。

4. dual_coef_：决策函数中支持向量的系数。

5. coef_：决策函数中特征向量的系数。

6. intercept_：决策函数的截距。

7. classes_：模型中涉及的类别。

8. kernel_：使用的内核函数。

9. C：正则化参数。

10. probability_：预测概率估计。

更多属性可以参考scikit-learn官方文档。

相关问题

python中sklearn.svm

在Python中，`sklearn.svm`是scikit-learn库中用于支持向量机（SVM）算法的模块。该模块提供了实现不同类型的SVM算法的类和函数，可以用于分类、回归和异常检测任务。

一些常用的类和函数包括：

1. `svm.SVC`: 支持向量分类器（Support Vector Classifier），用于二分类或多分类任务。
2. `svm.SVR`: 支持向量回归器（Support Vector Regressor），用于回归任务。
3. `svm.LinearSVC`: 线性支持向量分类器，适用于大规模数据集。
4. `svm.NuSVC`: 支持向量分类器，使用一种不同的参数化方式。
5. `svm.OneClassSVM`: 单类支持向量机，用于异常检测任务。
6. `svm.SVC(kernel='linear')`: 创建一个使用线性核函数的支持向量分类器对象。

这些类提供了各种方法和属性，用于训练模型、进行预测和评估模型性能。可以根据具体任务的要求选择适当的类和方法。

使用`sklearn.svm`模块，你可以在Python中轻松地实现和应用支持向量机算法来解决不同的机器学习问题。

module 'sklearn.svm' has no attribute 'SVM'

在Scikit-learn（sklearn）中，没有名为'SVM'的属性。Scikit-learn中的支持向量机（SVM）模型可以通过'sklearn.svm'模块中的'SVC'类来实现。SVC代表支持向量分类器（Support Vector Classifier），它是Scikit-learn中用于执行分类任务的SVM模型。

要使用SVC类，您需要首先导入'sklearn.svm'模块，然后创建一个SVC对象。以下是一个示例代码：

from sklearn.svm import SVC

# 创建SVC对象
svm_model = SVC()

# 使用svm_model进行训练和预测等操作

请注意，SVC类提供了许多参数和方法，可以根据具体的需求进行调整和使用。如果您需要更多关于Scikit-learn中SVM模型的信息，请参考官方文档：https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html