-p p:设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1) -m cachesize:设置cache内存大小,以MB为单位(默认40) -e eps:设置允许的终止判据(默认0.001) -h shrinking:是否使用启发式,0或1(默认1) -wi weight:设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)(默认1) -v n: n-fold交互检验模式,n为fold的个数,必须...
-p p: set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1) 设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1); -m cachesize: set cache memory size in MB (default 100) 设置cache内存大小, 以MB为单位(默认40); -e eps: set tolerance of termination criterion (default 0.001) 设置允许的终止判...
class sklearn.svm.SVR(*, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, tol=0.001, C=1.0, epsilon=0.1, shrinking=True, cache_size=200, verbose=False, max_iter=-1) sklearn中的svm算法实现 # 导入模块importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm,datasets%matplotlibinlin...
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。
9. cache_size : float参数,默认为200 指定训练所需要的的内存,以MB为单位,默认为200MB。 10. class_weight : 字典类型或者是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,所有类别都是默认值。 如果给定参数blance,则使用y的值自动调整与输入数据中的类的频率成反比的比重。
Description Noticed this while using libSVM in sklearn - training an SVM when cache_size > 2000 or so on large problems does not seem to lead to any benefit/speed up. Looking at RAM usage, it shows that usage is still about 200MB (which ...
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 系数的标志 用于剪辑 alpha 系数的标志,指定为由'ClipAlphas'和true或组成的逗号分隔对组false。 Nu— 单类学习的ν参数 ...
sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma=0.0,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200,class_weight=None,verbose=False,max_iter=-1,random_state=None) 我将讨论对模型性能有更高影响的一些重要参数“kernel”、“gamma”和“C”。 核函数我们已经讨论过了。在这...
cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape='ovr', random_state=None) 参数说明: 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,默认是0.5,它和惩罚系数C类似,都可以控制惩罚的力度。
classsklearn.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) C:惩罚系数。 SVC和NuSVC方法基本一致,唯一区别就是损失函数的度量方式...