class sklearn sVm SVR(kernel=rbf, degree=3, gamma=auto, coef000, tol=0. 001, C=1.0, epsilon=0.1, shrinking=True, cache_ size=200, verbose=False, max_ iter=-1) 参数如下。 口C:一个浮点数,罚项系数。 口epsilon:一个浮点数,即e参数。 口kernel:一个字符串,指定核函数。 O" linear':线...
class sklearn.svm.NuSVC(nu=0.5, 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='ovr', random_state=None)) nu:训练误差部分的上限和支持向量部分的下限...
C_range = np.logspace(-5, 5, 5) # 惩罚参数 gamma_range = np.logspace(-9, 2, 10) clf = svm.SVC(kernel='rbf', cache_size=1000, random_state=117) # cache_size:核函数cache缓存大小,默认为200 param_grid = {'C': C_range, 'gamma': gamma_range} 1. 2. 3. 4. 5. # GridSea...
sklearn.svm.SVC 参数说明 经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数翻译了一些,以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。 sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf', degree=3, gamma='auto',coef0=0.0,shri...
因为sklearn底层是调用libsvm的,因此sklearn中svm参数说明是可以直接参考libsvm中的。 1.linear核函数: K(xi,xj)=xTixjK(xi,xj)=xiTxj 2.polynomial核函数: K(xi,xj)=(γxTixj+r)d,d>1K(xi,xj)=(γxiTxj+r)d,d>1 3.RBF核函数(高斯核函数): ...
from sklearn.svm import SVC 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.加载数据 #使用生成的数据 X, y = datasets.make_moons() #展示数据 plt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,1]) plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,1]) plt.show() 1.
2. 参数 SVCclasssklearn.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='ovr',random_state=None) ...
我们用的 sklearn.svm.SVC 类而言,kernel 参数的默认值就是 rbf,也就是说,如果不是很明确核函数到底用什么,那就干脆都用 rbf。 我们将开始两个例子中的样本都用 C=100...,再多调几次惩罚系数 C,说不定就能有个可以接受的结果。 其他核函数 当然,核函数肯定不止线性核和RBF 两种。就是这个 sklearn.svm...
[kernel_svm_score, kernel_svm_score], label="rbf svm") timescale.plot([sample_sizes[0], sample_sizes[-1]], [kernel_svm_time, kernel_svm_time],'--', label='rbf svm')# 垂直线用于数据集维度 = 64accuracy.plot([64,64], [0.7,1], label="n_features")# legends and labelsaccuracy...