SVM之SVR参数详解以及调参

于 2023-11-18 21:42:32 发布
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分类专栏： 机器学习算法的Python实现 文章标签： 支持向量机 机器学习 人工智能
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本文详细介绍了支持向量机SVM的SVR（Support Vector Regression）模型的参数，包括kernel、degree、gamma、coef0、tol、C、epsilon等，并解释了它们的作用和影响。同时，概述了SVR的属性如class_weight_、coef_和方法如fit、predict、score等，以波士顿房价数据集为例展示了完整的调参和预测过程。

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SVM之SVR参数详解以及调参

一、参数、属性及方法

官网:SVR官网
在这里插入图片描述

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)

1、参数

kernel = ‘rbf’

用来选择映射到高维线性可分的核函数 default=’rbf’
kernel{‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’} or callable
linear: 线性核函数； 优点&#x

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