SVM算法中kernel属性

sklearn.svm.SVC中kernel参数说明

常用核函数
线性核函数kernel=‘linear’
多项式核函数kernel=‘poly’
径向基核函数kernel=‘rbf’
sigmod核函数kernel=‘sigmod’
常用核函数

线性核函数kernel=‘linear’

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’

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’

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’

原文：https://blog.csdn.net/qq_37007384/article/details/88418256