简介

原理

Python使用

导包

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from sklearn import svm

函数声明

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# 分类 classification
sklearn.svm.SVC(
    C=1.0, 
    kernel='rbf', 
    degree=3, 
    gamma=0.0, 
    coef0=0.0, 
    shrinking=True, 
    probability=False,
    tol=0.001, 
    cache_size=200,
    class_weight=None, 
    verbose=False, 
    max_iter=-1, 
    random_state=None
)
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# 回归 regression
sklearn.svm.SVR(
    kernel ='rbf'，
    degree = 3， 
    gamma ='auto_deprecated'，
    coef0 = 0.0，
    tol = 0.001，
    C = 1.0，
    epsilon = 0.1，
    shrinking = True，
    cache_size = 200，
    verbose = False，
    max_iter = -1
)

速度慢的问题

Sklearn GridSearchCV跑SVM很慢或卡死解决办法，SVM线性核函数卡死_svm训练时长大概多久-CSDN博客

Reference

  1. 支持向量机|博客园
  2. SVM简介及sklearn实现
  3. sklearn中SVM的实现