sklearn svm高斯核函数

在 scikit-learn 中的 SVM 模块中，高斯核函数（也称为径向基函数，RBF）可以通过 `kernel='rbf'` 来指定。

具体来说，高斯核函数的计算方式如下：

$$ K(x,y) = \exp(-\gamma ||x-y||^2) $$

其中，$x$ 和 $y$ 是样本特征向量，$||x-y||$ 是它们之间的欧几里得距离，$\gamma$ 是高斯核的一个超参数，控制着样本之间相似度的衰减速度。

在 scikit-learn 中，可以使用 `SVC` 类来训练一个基于高斯核函数的 SVM 模型，例如：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
svm_model = SVC(kernel='rbf', gamma='auto')
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能
accuracy = svm_model.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

在上面的代码中，`SVC` 的 `kernel` 参数被设置为 `'rbf'`，表示使用高斯核函数；`gamma` 参数被设置为 `'auto'`，表示使用默认值，即 $1 / n\_features$，其中 $n\_features$ 是特征数。实际应用中，需要根据具体情况调整 `gamma` 的取值，以达到最佳的模型性能。