【Sklearn】【API详解】【SVM】- sklearn.svm.SVR参数详解(二)
2021/11/26 6:10:16
本文主要是介绍【Sklearn】【API详解】【SVM】- sklearn.svm.SVR参数详解(二),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
目录
- 1. 前言
- 2. 简介
- 3. 语法
- 3.1 API形式
- 3.2 参数说明
- 3.3 属性说明
- 4. 方法说明
- 4.1 fit(X, y, sample_weight=None)
- 4.2 get_params(deep=True)
- 4.3 predict(X)
- 4.4 score(X, y, sample_weight=None)
- 4.5 set_params(**params)
- 5. 总结
- 6. 参考资料
1. 前言
- 转载请注明出处
- 文章中有一部分内容是个人理解,所以内容仅供参考
- 这里是官方说明文档传送门:sklearn.svm.SVR
- 本文可当做开发时的开发手册作为参考,建议收藏
2. 简介
- SVR为Support Vector Regression的简写,顾名思义,其是基于支持向量的回归器
- 模型中的两个自由参数为
C
和epsilon
,自由参数不能通过理论推测,可以通过实验、科研猜测和随机指定来设置,即自由参数的调节是个玄学,没有理论指导 - SVR是基于libsvm实现的
- SVR的拟合时间是和样本数量呈二次方指数关系,因此这一分类模型适用于样本较小的情况,如果样本量过大(>1W),建议使用其他回归模型,例如
LinearSVR
或者SGDRegressor
3. 语法
3.1 API形式
- 形式如下,里面的参数均为默认参数
SVR(*, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, tol=0.001, C=1.0, epsilon=0.1, shrinking=True, cache_size=200, verbose=False, max_iter=- 1)
3.2 参数说明
参数 | 名称 | 数据 | 作用 |
---|---|---|---|
kernel | 核函数 | ||
degree | 多项式核函数的维度 | ||
gamma | |||
coef0 | |||
tol | |||
C | 正则化系数 | 1. float类型,默认值为1.0 | |
epsilon | |||
shrinking | |||
cache_size | |||
verbose | |||
max_iter |
3.3 属性说明
属性 | 名称 | 数据 | 作用 |
---|---|---|---|
class_weight | |||
coef_ | |||
dual_coef_ | |||
fit_status_ | |||
intercept_ | |||
n_features_in_ | |||
feature_names_in_ | |||
n_support_ | |||
shape_fit_ | |||
support_ | |||
**support_vectors_ ** |
4. 方法说明
4.1 fit(X, y, sample_weight=None)
4.2 get_params(deep=True)
4.3 predict(X)
4.4 score(X, y, sample_weight=None)
4.5 set_params(**params)
5. 总结
6. 参考资料
- sklearn.svm.SVR
- 百度百科:自由参数
- Wikipedia:Free parameter
- LIBSVM: A Library for Support Vector Machines
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