python机器学习 scikit learn svm 中关于svc函数的参数解释

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本文详细解析了scikit-learn库中SVM的SVC函数各项参数，包括C（惩罚系数）、kernel（核函数类型）、degree（多项式最高次幂）、gamma（核函数系数）、coef0（核函数独立项）、probability（启用概率估计）、shrinking（启发式）、tol（终止条件精度）、cache_size（内存大小）、class_weight（类别权重）、verbose（详细输出）和max_iter（最大迭代次数）等。了解这些参数对于优化模型性能至关重要。

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  1. SVC参数解释 
  2. （1）C: 目标函数的惩罚系数C，用来平衡分类间隔margin和错分样本的，default C = 1.0； 
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