gamma:float参数 默认为auto 核函数系数,只对‘rbf’,‘poly’,‘sigmod’有效。 如果gamma为auto,代表其值为样本特征数的倒数,即1/n_features. coef0:float参数 默认为0.0 核函数中的独立项,只有对‘poly’和‘sigmod’核函数有用,是指其中的参数c probability:bool参数 默认为False 是否启用概率估计。这必须...
gamma: float参数 默认为auto 核函数系数,只对‘rbf’,‘poly’,‘sigmod’有效。 如果gamma为auto,代表其值为样本特征数的倒数,即1/n_features. coef0: float参数 默认为0.0 核函数中的独立项,只有对‘poly’和‘sigmod’核函数有用,是指其中的参数c probability: bool参数 默认为False 是否启用概率估计。 ...
函数名,SVCdefmx_svm(train_x,train_y):mx=SVC(kernel='rbf',probability=True)mx.fit(train_x,train_y)returnmx#结果验证函数defai_acc_xed(df9,ky0=5,fgDebug=True):#1#ny_test,ny_pred=len(df9['y_test']),len(df9['y_pred'])ny_test=len(df9['y_test'])df9['ysub']=df9[...
kernel:核函数的类型。常用的选项有'linear'(线性核函数)、'rbf'(径向基函数)、'poly'(多项式核函数)等。 gamma:'rbf'、'poly'和'sigmoid'核函数的参数。它控制了决策边界的弯曲程度。默认值'scale'根据特征数量自动计算 gamma 值。 probability:布尔值,指示是否启用概率估计。如果设置为True,模型将能够计算样本...
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1.0 ...
kernel:str参数 默认为‘rbf’ 算法中采用的核函数类型,可选参数有: ‘linear’:线性核函数 ‘poly’:多项式核函数 ‘rbf’:径像核函数/高斯核 ‘sigmod’:sigmod核函数 ‘precomputed’:核矩阵 precomputed表示自己提前计算好核函数矩阵,这时候算法内部就不再用核函数去计算核矩阵,而是直接用你给的核矩阵。核矩阵...
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: l C:C-SVC的惩罚参数C?默认值是1.0 ...
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: l C:C-SVC的惩罚参数C?默认值是1.0 ...
from sklearn.svm import SVC svc=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) svc.fit(x_train_pca,y_train) SV...
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) Copy 参数说明 C:SVC的惩罚参数。默认值:1.0 C越大,相当于惩罚松弛...