classifier4 = SVC(C=C,gamma=gamma)
时间: 2024-06-05 09:10:31 浏览: 15
这行代码是用来创建一个SVC分类器的实例,其中C和gamma是SVC模型的两个重要参数。
C是正则化参数,用于控制分类器对误分类的惩罚程度。它的值越小,分类器对误分类的惩罚越轻,可能会导致过拟合;而值越大,分类器对误分类的惩罚就越重,可能会导致欠拟合。
gamma是径向基函数(RBF)的核参数,用于控制决策边界的灵活性。它的值越小,决策边界就越平滑,可能会导致欠拟合;而值越大,决策边界就越灵活,可能会导致过拟合。
在创建SVC分类器时,我们需要尝试不同的C和gamma值,找到最优的组合,以获得更好的分类性能。
相关问题
classifier = SVC(C=C,gamma=gamma)
这段代码定义了一个支持向量机分类器(SVC)对象,并将其赋值给变量classifier。其中C和gamma是SVC的两个重要参数。C表示SVC的惩罚系数,它控制了分类错误的惩罚程度,C越大,对错误的惩罚越强,模型的训练误差会越小,但可能会导致过拟合。gamma表示核函数系数,它用于控制决策边界的“柔软程度”,gamma越大,决策边界越“硬”,可能会导致过拟合。需要根据具体问题和数据集的特点进行调参。
vals = [0.01, 0.03, 0.1, 0.3, 1, 3, 10, 30] # C, gamma = dataset3Params(X3, y3.ravel(), Xval, yval.ravel(),vals) classifier4 = SVC(C=C,gamma=gamma) #把最优C和gamma带入模型中训练边界图 classifier4.fit(X3,y3.ravel())
这段代码看起来像是使用支持向量机 (SVM) 对训练数据进行分类,其中 `vals` 是用于调参的参数列表,包括不同的惩罚因子 C 和核函数参数 gamma。函数 `dataset3Params` 可能是用来在参数列表中选择最佳参数的函数,但是这段代码没有给出该函数的实现。接着,使用得到的最优 C 和 gamma 建立一个 SVM 分类器,并将其拟合到数据集 `X3` 和 `y3` 上。最终,该分类器可以用于对新的数据进行分类。