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的值自动调整与输入数据中的类频率成...
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...
tol:停止准则的门槛,(default=1e-3); cache_size : 核缓存(in MB);在大样本的时候,缓存大小会影响训练速度,因此如果机器内存大,推荐用500MB or 1000MB。默认是200MB; class_weight :类别权重,设置每个类别权重系数。对于每一个类别i设置惩罚系数C = class_weight[i]*C。如果不给出 (default=1);样本数量...
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的值自动调整与...
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 ...
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中SVC和SVR的参数说明 SVC 转载于：官⽅源码 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)...
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 ...
cache_size: float, optional 指定内核缓存的大小(以MB为单位)。 class_weight: {dict, ‘balanced’}, optional 将类i的参数C设置为SVC的class_weight [i] * C. 如果没有给出,所有类都应该有一个重量。 “平衡”模式使用y的值自动调整与输入数据中的类频率成反比的权重,如n_samples /(n_classes * np...