#导入SVC、PCA、pipeline的库 fromsklearn.svm import SVC from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.pipeline import make_pipeline # 设置参数 pca = PCA(n_components=50) #将数据转换为一个长度为50的向量 svc = SVC(gamma='auto') model = make_pipeline(pca, svc) 调参:通过交叉验证寻找最佳...
scikit-learn中用于SVM分类的类是 svm.SVC() sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto') 参数如下: C:误差项的正则化参数C。 kernel:它指定要在算法中使用的内核类型。它可以是'linear','poly','rbf','sigmoid','precomputed'或callable。 默认值为“rbf”。 degree:它是多项式核...
class sklearn.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...
classsklearn.svm.NuSVC(self, nu=0.5, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto_deprecated', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=1e-3, 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...
如果gamma为auto,代表其值为样本特征数的倒数,即1/n_features 5. coef0 : float参数,默认值为0 核函数中的独立项,对poly和sigmod核函数有用,是指其中的参数c。 6. probability : bool参数,默认为False 是否启用概率估计。这必须在调用fit之前启用,会使fit()方法速度变慢。
首先使用SVC的构造函数:model = svm.SVC(kernel=‘rbf’, C=1.0, gamma=‘auto’),这里有三个重要的参数 kernel、C 和 gamma。 kernel代表核函数的选择,有四种选择,默认rbf,即高斯核函数 linear:线性核函数,是在数据线性可分的情况下使用的,运算速度快,效果好。不足在于它不能处理线性不可分的数据。
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) ...
model = svm.SVC(kernel='rbf',C=1.0,gamma='auto' 说明: kernel 表示核函数 取值如下: linear:线性函数,用于线性可分场景,速度快效果好。 poly:多项式函数, 将数据从低维空间映射到高维度空间,参数多,计算量大。 rbf:高斯核函数(默认),同样将样本映射到高维空间,但是参数少,性能更好。
(4)gamma:代表rbf、poly和sigmoid核函数的系数,默认为'auto',即样本特征数的倒数; (5)coef0:当核函数为poly或者sigmoid时,给定的独立系数b,默认为0.0; (6)shrinking: 是否进行启发式; (7)probability: 是否使用概率估计,默认是False; (8)tol:训练结束要求的精度,默认为0.001; ...
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 ...