svm中超参数degree的范围一般是多少

SVM中的超参数degree是指核函数的多项式度数，它只在使用多项式核函数时才有意义。在SVM中，多项式核函数的形式为：$K(x_i,x_j)=(\gamma x_i^Tx_j+r)^d$，其中$d$就是degree。

degree的取值范围一般是正整数，通常可以从1开始尝试，一直增加直到模型的性能不再提高为止。具体取值范围还要根据具体问题和数据集来确定，一般在2-5之间进行尝试。需要注意的是，degree过大会导致模型过拟合，过小会导致欠拟合，因此需要进行多次实验来找到最优的degree取值。

相关问题

svm中超参数c的范围一般是多少

SVM中的超参数C通常的范围是从0.01到100之间。具体来说，C是正则化参数，用于控制SVM分类器对误分类点的惩罚程度。较小的C值表示更强的正则化，会使分类器更趋向于简单的决策边界，可能会有较高的偏差，但是可以减少模型的方差；较大的C值表示更弱的正则化，会使分类器更趋向于复杂的决策边界，可能会有较高的方差，但是可以减少模型的偏差。因此，选择C的值需要考虑到模型的复杂度、数据集的大小和复杂度以及特征的数量等因素。

SVM sklearn中超参数详细

SVM（支持向量机）是机器学习中一种常用的分类算法。在sklearn中，使用SVM时可以通过设置超参数来控制算法的行为和性能。下面是一些常见的SVM超参数及其详细说明：

1. C：控制误分类点的惩罚力度，C值越大，对误分类点的惩罚越大，模型复杂度越高。默认值为1.0。

2. kernel：指定SVM使用的核函数，默认为rbf（径向基函数），也可以选择linear、poly、sigmoid等。不同的核函数对应不同的特征映射方式，可以对不同的数据集进行优化。

3. degree：指定多项式核函数的阶数，默认为3，只有当kernel为‘poly’时才有意义。

4. gamma：控制核函数的宽度，gamma值越小，核函数的曲线越平缓，模型复杂度越低。默认值为‘scale’，表示gamma值为1 / (n_features * X.var())。

5. coef0：控制核函数中常数项的影响力度，默认值为0。

6. shrinking：是否开启缩减启发式，默认为True。缩减启发式可以加速模型的训练，但可能会影响模型的精度。

7. probability：是否开启概率估计，默认为False。开启概率估计可以输出每个样本属于每个类别的概率值，但会增加模型的计算复杂度。

8. tol：控制模型的收敛精度，默认值为1e-3。

9. class_weight：设置每个类别的权重，默认为None。可以通过设置不同的权重来解决类别不平衡问题。

以上是一些常见的SVM超参数及其详细说明，使用SVM时应根据实际情况选择合适的超参数来构建模型。