SVM的sklearn.svm.SVC實現與類參數
SVC繼承了父類BaseSVC SVC類主要方法： ★__init__() 主要參數： C: float參數 默認值為1.0 錯誤項的懲罰系數。C越大，即對分錯樣本的懲罰程度越大，因此在訓練樣本中准確率越高，但是泛化能力降低，也就是對測試數據的分類准確率降低。相反，減小C的話，容許訓練樣本 ...
原文：sklearn-SVC實現與類參數
sklearn SVC實現與類參數 SVC繼承了父類BaseSVC SVC類主要方法： init 主要參數： C:float參數 默認值為 . 錯誤項的懲罰系數。C越大，即對分錯樣本的懲罰程度越大，因此在訓練樣本中准確率越高，但是泛化能力降低，也就是對測試數據的分類准確率降低。相反，減小C的話，容許訓練樣本中有一些誤分類錯誤樣本，泛化能力強。對於訓練樣本帶有噪聲的情況，一般采用后者，把訓練樣本集中 ...
2017-04-12 17:22 0 14631 推薦指數：
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