SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) 其中参数含义如下: C表示目标函数的惩罚系数,用来平衡分类间隔margin和...
classsklearn.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,取值在(0,1)之间,...
的长度 Alpha必须等于 中的行数 X。 默认值为:0.5*ones(size(X,1),1)用于单类学习zeros(size(X,1),1)适合两类学习。 例子:'Alpha',0.1*ones(size(X,1),1) CacheSize— 缓存大小 'CacheSize'缓存大小,指定为由和'maximal'或正标量组成的逗号分隔对。默认值:1000 ClipAlphas— 用于剪辑 alpha 系数的...
建立包含可使用 rxEnsemble 將OneClassSvm 模型定型之函式名稱與引數的清單。使用方式複製 oneClassSvm(cacheSize = 100, kernel = rbfKernel(), epsilon = 0.001, nu = 0.1, shrink = TRUE, ...) 引數cacheSize儲存訓練資料的快取大小上限 (MB)。 若是大型訓練集,請增加此值。 預設值為 100 MB。
cache_size:缓冲大小,用来限制计算量大小,默认是200M。 对象 support_:以数组的形式返回支持向量的索引。 support_vectors_:返回支持向量。 n_support_:每个类别支持向量的个数。 dual_coef_:支持向量系数。 coef_:每个特征系数(重要性),只有核函数是LinearSVC的时候可用。
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。跟多线程有关系。默认为False。 max_iter :最大迭代次数。-1为无限制。 decision_function_shape :是否返回模型中每一个类别的样本的ovr决策函数,或者ovo...
第1个参数:cache_size 该参数指缓存大小,默认为200,单位MB。 第2个参数:coef0 指核函数的常数项,仅对poly多项式核函数和sigmoid感知机核函数生效。 第3个参数:decision_function_shape 指决策函数的类型,默认为ovr,意为一对多;也可选择ovo,意为一对一。
tol:算法停止的条件,默认为0.001。cache_size:指定内核缓存的大小(以MB为单位),默认是200。 class_weight:每个类样本的权重,可以用字典形式给出,选择'balanced',权重为n_samples / (n_classes * np.bincount(y));默认是None,表示每个样本权重一致。
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 ...
tol=1e-3, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape='ovr', random_state=None): 1. 2. 3. 4. 5. C:惩罚参数,默认值是1.0. C越大, 相当于惩罚松弛变量,希望松弛变量接近0,即对误分类的惩罚增大,趋向于对训练集全分对的情况,这样对训练集测试时...