SVC参数解释

• SVC参数解释

• （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；

• （2）kernel：参数选择有RBF, Linear, Poly, Sigmoid, 默认的是"RBF";

• （3）degree：if you choose 'Poly' in param 2, this is effective, degree决定了多项式的最高次幂；

• （4）gamma：核函数的系数('Poly', 'RBF' and 'Sigmoid'), 默认是gamma = 1 / n_features;

• （5）coef0：核函数中的独立项，'RBF' and 'Poly'有效；

• （6）probablity: 可能性估计是否使用(true or false)；

• （7）shrinking：是否进行启发式；

• （8）tol（default = 1e - 3）: svm结束标准的精度;

• （9）cache_size: 制定训练所需要的内存（以MB为单位）；

• （10）class_weight: 每个类所占据的权重，不同的类设置不同的惩罚参数C, 缺省的话自适应；

• （11）verbose: 跟多线程有关，不大明白啥意思具体；

• （12）max_iter: 最大迭代次数，default = 1， if max_iter = -1, no limited;

• （13）decision_function_shape ： ‘ovo’ 一对一, ‘ovr’ 多对多 or None 无, default=None

• （14）random_state ：用于概率估计的数据重排时的伪随机数生成器的种子。

• ps：7,8,9一般不考虑。