sklearn.svm.SVC 参数说明

2017年12月20日 0 条评论 103 次阅读 0 人点赞

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=1.0kernel='rbf'degree=3gamma='auto'coef0=0.0shrinking=Trueprobability=False,tol=0.001cache_size=200class_weight=Noneverbose=Falsemax_iter=-1decision_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。

lyssom

这个人太懒什么东西都没留下

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