(8)tol(default = 1e - 3): svm结束标准的精度; (9)cache_size: 制定训练所需要的内存(以MB为单位); (10)class_weight: 每个类所占据的权重,不同的类设置不同的惩罚参数C, 缺省的话自适应; (11)verbose: 跟多线程有关,不大明白啥意思具体; (12)max_iter: 最大迭代次数,default = 1, if max_...
svm停止训练的误差精度 cache_size: float参数 默认为200 指定训练所需要的内存,以MB为单位,默认为200MB。 class_weight: 字典类型或者‘balance’字符串。默认为None 给每个类别分别设置不同的惩罚参数C,如果没有给,则会给所有类别都给C=1,即前面参数指出的参数C. 如果给定参数‘balance’,则使用y的值自动调整...
用法如下: 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...
(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, shrinking=True, probability=False, Tol=0.001, cache_size200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=None,random_state=None) 参数: ...
l cache_size :核函数cache缓存大小,默认为200 l 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) l verbose :允许冗余输出? l max_iter :最大迭代次数。-1为无限制。 l decision_function_shape :‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None3 ...
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='ovr',random_state=None)参数解析 参数含义数据类型 C 表⽰错误项的惩罚系数C...
l cache_size :核函数cache缓存大小,默认为200 l 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) l verbose :允许冗余输出? l max_iter :最大迭代次数。-1为无限制。 l decision_function_shape :‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None3 ...
weather=pd.read_csv(r'E:数据23\Australia-weather.csv',index_col=0) X = weather.iloc[:,:-1] Y = weather.iloc[:,-1] X.isnull().mean() #查看缺失值 2、首先探索标签 #分训练集和测试集 Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest =train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=420) #随机...
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 ...
sklearn.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) ...