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sklearn学习笔记7：SVM

sklearn.svm.SVC

①kernel

linear：线性核

poly：多项式核

sigmoid：双曲正切核

rbf：高斯径向基

对于线性核函数，kernel是唯一能够影响它的参数，但是对于其他三种非线性核函数，它们还受到参数gamma，degree及coef0的影响。高斯径向基核函数受到gamma的影响，而多项式核函数收到全部三个参数的影响

②C

在实际使用中，C和核函数的相关参数（gamma，degree等）相搭配，往往是SVM调参的重点。与gamma不同，C没有在对偶函数中出现，并且是明确了调参目标的，所以我们可以明确我们研究是否需要训练集上的高精确度来调整C的方向。默认情况下C为1，通常来说这都是一个合理的参数。如果数据很嘈杂，往往减小C

我们可以使用网格搜索或者学习曲线来调整C的值

③class_weight

可输入字典或者“balanced”，可不填

④sample_weight

数组，结构为n_samples，必须对应输入fit中的特征矩阵的每个样本

⑤random_state

不常用，这个参数受到probability参数的影响，仅在生成高概率估计的时候才会生效。在概率估计时，SVC使用随机数生成器来混合数据，如果概率设置为False，则random_state对结果没有影响。如果不实现概率估计，SVM中不存在有随机性的过程

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