sklearn.svm.SVC 参数说明
原文地址:sklearn.svm.SVC 参数说明
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资源:
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经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数翻译了一些,以备不时之需。
svm分为SVC和SVR,前者用来做分类Classification后者用来做回归Regression
本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。
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
(理论取值范围0~无穷大,0对应于忽视离群点,无穷大对应于“硬间隔”,C依靠经验和试验选取)
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准确率很高,但泛化能力弱。C值小,对误分类的惩罚减小,允许容错,将他们当成噪声点,泛化能力较强。
l kernel :核函数,默认是rbf,可以是‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’
0 – 线性:u'v
1 – 多项式:(gamma*u'*v + coef0)^degree
2 – RBF函数:exp(-gamma|u-v|^2)
3 –sigmoid:tanh(gamma*u'*v + coef0)
l degree :多项式poly函数的维度,默认是3,选择其他核函数时会被忽略。
l gamma : ‘rbf’,‘poly’ 和‘sigmoid’的核函数参数。默认是’auto’,则会选择1/n_features
l coef0 :核函数的常数项。对于‘poly’和 ‘sigmoid’有用。
l probability :是否采用概率估计?.默认为False
l shrinking :是否采用shrinking heuristic方法,默认为true
l tol :停止训练的误差值大小,默认为1e-3
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 random_state :数据洗牌时的种子值,int值
主要调节的参数有:C、kernel、degree、gamma、coef0。
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