sklearn.svm.SVC 参数说明

「爱情、让人受尽委屈。」 2022-06-07 02:24 146阅读 0赞

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。

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

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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