Python scikit-learn 模块svc方法的参数解释

时间：2022-02-23 23:54:12

关于sklearn.svm.SVC的参数的学习

class sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=None, random_state=None)

这是C-SVC，也叫软间隔SVM。
它的实现是基于libsvm。它的训练时间复杂度比样本的二次方还多，所以很难扩展到超过10000个样本的情况。
对于多分类问题是根据一对一模式解决的。
如果想要了解具体的关于核函数的数学公式，以及内部参数是怎样相互影响的，可以参考这个文档。核函数文档

解释函数中出现的参数：

  • C
    float类型，可选参数，默认为1.0
    惩罚因子
    （对间隔误差的容忍度，在某种程度上控制着分类器的复杂性，也被称为复杂性参数，也是一种正则化）
  • kernel
    string类型，可选，默认为rbf，表示径向基函数
    表示某种核函数类型。必须是 ‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’ ‘callable’的其中一种，有线性核函数，多项式，径向基等。
    Python scikit-learn 模块svc方法的参数解释

  • degree
    int类型，可选，默认是3
    表示多项式核函数的d， 和其他核函数无关。

  • gamma
    float类型，可选，默认是自动的。
    这是‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’的核参数。如果是‘auto’，则值为1/特征数。

  • coef0
    float类型，可选，默认为0.0
    在核函数中是独立的，是‘poly’, ‘sigmoid’函数中的 r 。

  • probability
    布尔类型，可选，默认为False
    决定是否启用概率估计。需要在训练fit()模型时加上这个参数，之后才能用相关的方法：redict_proba和predict_log_proba。

  • shrinking
    布尔类型，可选，默认是True。
    决定是否使用启发式收缩。我也是不知道指的是什么？？？？

  • tol
    float类型，可选，默认是 1 e^-3
    ”Tolerance for stopping criterion.”不知道该怎么翻译了？？

  • cache_size
    float类型，可选的
    核函数缓存的大小，单位是MB。
    不知道指的是什么？？

  • class_weight
    {dict, ‘balanced’}类型，可选参数
    设置每个类i的权重c，得到class_weight[i]*C。如果没有给这个值，那么所有类的权重为1。“balanced”模式使用自动适应的权重，是和输入数据中某类数据出现的频率的成反比的值。

  • verbose
    布尔类型，默认是False
    启用详细的输出。请注意，此设置利用libsvm中的每个进程运行时设置，如果启用，可能无法在多线程环境中正常工作。

  • max_iter
    int类型，可选，默认为-1
    求解器中的迭代次数限制，如果是-1表示没有限制。

  • decision_function_shape
    ‘ovo’, ‘ovr’ or None, 默认是None类型。
    决策函数的类型。多分类情况使用可以选择“ovo”(one vs one 的缩写)，“ovr”(one vs rest的缩写)，否则默认是None。
    我也不清楚这是什么参数？？

  • random_state
    int类型，seed, RandomState instance, or None (default)
    伪随机数发生器的种子在混洗数据时用于概率估计。

    类的属性

  • support_ ，support_vectors_ ，n_support_ ，

都是和支持向量有关的属性值。

  • dual_coef_
    决策函数中支持向量的系数。在多类问题中，该系数也是针对所有1对1分类器的。

  • coef_
    特征的权重，原始问题中系数，只在线性核函数中可用。

  • intercept_
    决策函数中常数。

    实例

>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
>>> y = np.array([1, 1, 2, 2])
>>> from sklearn.svm import SVC
>>> clf = SVC()
>>> clf.fit(X, y) 
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
    decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
    max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
    tol=0.001, verbose=False)
>>> print(clf.predict([[-0.8, -1]]))
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