classsklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape='ovr', break_ties=False, random_state=None) 可选参数 C:正则化参数。
max_iter:int参数 默认为-1 最大迭代次数,如果为-1,表示不限制 random_state:int型参数 默认为None 伪随机数发生器的种子,在混洗数据时用于概率估计。 ★fit()方法:用于训练SVM,具体参数已经在定义SVC对象的时候给出了,这时候只需要给出数据集X和X对应的标签y即可。 ★predict()方法:基于以上的训练,对预测...
然后,用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来,创建一个SVC实例并调用fit方法对模型进行训练。然后用测试集进行预测,并计算预测准确率。
svc中指定的kernel类型。 可以是: ‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’ 或者自己指定。 默认使用‘rbf’ 。 1. 2. 3. 4. degree : int, optional (default=3) 当指定kernel为 ‘poly’时,表示选择的多项式的最高次数,默认为三次多项式。 若指定kernel不是‘poly’,则忽略,即...
C:惩罚系数。 SVC和NuSVC方法基本一致,唯一区别就是损失函数的度量方式不同(NuSVC中的nu参数和SVC中的C参数)。 方法 三种分类方法的方法基本一致,所以就一起来说啦。 decision_function(X):获取数据集X到分离超平面的距离。fit(X, y):在数据集(X,y)上使用SVM模型。get_params([deep]):获取模型的参数。predic...
NuSVC和NuSVC可以手动调节支持向量的数目,其他参数都与最常用的SVC和SVR一致。注意OneClassSVM是无监督的类。 除了本身所带的类之外,sklearn还提供了直接调用libsvm库的几个函数。Libsvm是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等人开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的英文的SVM库,它提供了大量SVM的底层计算和参数...
可以通过给定C和gamma的值，训练SVC，再预测训练集，观察支持向量个数和预测结果的准确率；若准确率较高...
sklearn库中的SVC（支持向量机）类提供了一个名为class_weight的参数，旨在针对不同类别设置不同的惩罚参数C。默认情况下，所有类别的惩罚参数均为C=1。若不设置该参数，所有类别将被赋予相同权重。使用class_weight参数，开发者可以为特定类别指定权重，从而在训练模型时对特定类别给予不同程度的重视。
gamma是支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法中的一个参数,用于控制决策边界的曲率。在scikit-learn库中,gamma是SVC(Support Vector Classification)类和SVR(Support Vector Regression)类的一个重要参数。 默认情况下,sklearn中SVC和SVR的gamma参数取值为"scale",表示使用特征的标准差的倒数作为gamma的值。这意味...