python机器学习之sklearn.svm.SVC详解

sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel=‘rbf’, degree=3, gamma=‘auto’, coef0=0.0, shrinking=True, probability=False,

tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=None,random_state=None)

参数：

C：C-SVC的惩罚参数C?默认值是1.0C越大，相当于惩罚松弛变量，希望松弛变量接近0，即对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的情况，这样对训练集测试时准确率很高，但泛化能力弱。C值小，对误分类的惩罚减小，允许容错，将他们当成噪声点，泛化能力较强。

kernel ：核函数，默认是rbf，可以是‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’

0– 线性：u’v1– 多项式：(gamma*u’*v + coef0)^degree

2– RBF函数：exp(-gamma|u-v|^2)

3–sigmoid：tanh(gamma*u’*v + coef0)

degree ：多项式poly函数的维度，默认是3，选择其他核函数时会被忽略。

gamma ： ‘rbf’,‘poly’ 和‘sigmoid’的核函数参数。默认是’auto’，则会选择1/n_features

coef0 ：核函数的常数项。对于‘poly’和 ‘sigmoid’有用。

probability ：是否采用概率估计？.默认为False

shrinking ：是否采用shrinking heuristic方法，默认为true

tol ：停止训练的误差值大小，默认为1e-3

cache_size ：核函数cache缓存大小，默认为200

class_weight ：类别的权重，字典形式传递。设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)

verbose ：允许冗余输出？

max_iter ：最大迭代次数。-1为无限制。

decision_function_shape ：‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None

random_state ：数据洗牌时的种子值，int值

主要调节的参数有：C、kernel、degree、gamma、coef0

作者：青松666
链接：https://www.jianshu.com/p/b42b12176ef9
来源：简书
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