sklearn.svm.SVC中kernel参数说明

最新推荐文章于 2025-03-20 09:53:51 发布
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分类专栏： Sklearn 文章标签： kernel SVC coef0
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37007384/article/details/88418256
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本文介绍了sklearn.svm.SVC中不同核函数的使用，包括线性核（kernel='linear'）、多项式核（kernel='poly'，涉及degree、gamma和coef0参数）、径向基核（kernel='rbf'，重点讨论了gamma的影响）以及sigmoid核（kernel='sigmod'，coef0控制非线性映射）。对于线性核，推荐使用LinearSVC以提高效率。理解这些核函数的参数对于调整模型性能至关重要。

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sklearn.svm.SVC中kernel参数说明

常用核函数

线性核函数kernel=‘linear’

在这里插入图片描述
采用线性核kernel='linear’的效果和使用sklearn.svm.LinearSVC实现的效果一样，但采用线性核时速度较慢，特别是对于大数据集，推荐使用线性核时使用LinearSVC

多项式核函数kernel=‘poly’

在这里插入图片描述
degree代表d，表示多项式的次数
gamma为多项式的系数，coef0代表r，表示多项式的偏置
注：coef0是sklearn.svm.SVC中的参数，详情点击SVC参数说明

径向基核函数kernel=‘rbf’

在这里插入图片描述
可以将gamma理解为支持向量影响区域半径的倒数，gamma越大，支持向量影响区域越小，决策边界倾向于只包含支持向量，模型复杂度高，容易过拟合；gamma越小，支持向量影响区域越大，决策边界倾向于光滑，模型复杂度低，容易欠拟合；
gamma的取值非常重要，即不能过小，也不能过大

sigmod核函数kernel=‘sigmod’

在这里插入图片描述
coef0控制r,sigmod核函数是线性核函数经过tanh函数映射变化

支持向量机SVM（二）Kernel核函数
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03-04 691
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非线性SVM-重要参数kernel
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【scikit-learn】sklearn.svm.SVC 类：支持向量机分类器
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03-20 555
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【python】【SVM method】sklearn.svm包中的SVC(kernel='linear')和LinearSVC的区别
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比如上面的数据分布，我们很容易就可以在方块和圆的中间画出一条线，并让所有落在直线左边的样本被分类为方块，在直线右边的样本被分类为圆。可以观察到，线性核函数和多项式核函数在非线性数据上表现会浮动，如果数据相对线性可分，则表现不错，如果是像环形数据那样彻底不可分的，则表现糟糕。支持向量机的分类方法，是在这组分布中找出一个超平面作为决策边界，使模型在数据上的分类误差尽量接近于小，尤其是在未知数据集上的分类误差（泛化误差）尽量小。在几何中，超平面是一个空间的子空间，它是维度比所在空间小一维的空间。
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sklearn.svm.SVC()函数有很多参数，下面是一些常用参数的介绍： - C: 正则化参数，用于控制分类器的复杂度和泛化能力。C值越小，表示允许更多的误分类，可能导致欠拟合；C值越大，表示更强的正则化，可能导致过拟合。 - kernel: 内核函数的类型。可以选择不同的内核函数来适应不同的数据集，如线性、多项式或径向基函数（RBF）。 - degree: 多项式内核的次数，仅在kernel='poly'时有效。 - gamma: RBF内核的带宽参数。较小的gamma值表示决策边界变化较为平缓，可能导致欠拟合；较大的gamma值表示决策边界变化敏感，可能导致过拟合。 - coef0: 内核函数中的截距项，仅在kernel='poly'或'sigmoid'时有效。 - shrinking: 是否使用收缩启发式算法来加速优化过程，默认为True。 - tol: 停止训练时的精度容忍度，默认为1e-3。 - probability: 是否启用概率估计，默认为False。如果启用概率估计，则可以使用predict_proba()函数返回每个类别的概率值。 - class_weight: 类别权重，用于解决不平衡样本问题。可以指定每个类别的权重，或者使用'balanced'自动计算权重。 - max_iter: 最大迭代次数，默认为-1，表示没有限制。如果指定了正整数，则算法将在达到指定次数时停止。 这些参数只是其中的一部分，SVC()函数还有其他参数可以使用。在使用SVC()函数时，需要根据具体的问题和数据集来选择合适的参数值，以获得最好的分类效果。
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