支持向量机-sklearn.svm

一、学习SVC()类的主要参数和属性

1、svm.SVC类的主要参数含义

参数	含义
C	浮点数，默认为1.0，表示误差项惩罚参数。C越小对误分类的惩罚越小，决策平面越光滑；C越大对误分类的惩罚越大，越倾向于精确地分类。
kernel	字符串，默认rbf,是‘linear’，‘poly’，‘rbf’，‘sigmoid’中的一个，表示核函数的类型。
degree	整数，默认为3，表示多项式核函数（‘poly’)的次数。
gamma	浮点数，默认为auto，表示'rbf','poly','sigmoid'核函数的系数，auto表示1/n_features。

 2、svm.SVC类的属性

参数	含义
support_	返回形状为[n_SV]的数组，表示支持向量的索引
support_vectors_	返回形状为[n_SV,n_features]的数组，表示支持向量
n_support_	返回形状为[n_class]的数组&#x