scikit 学习聚核和伽马值?

use*_*386 4 python-2.7 scikit-learn

我将使用带有多项式内核的 scikit SVC,格式如下:(1 + xTn.xm)^4。度数为 4 的含义(一加 xTn.xm 的乘积)。xTn 是转置后的 xn 值。当我查看 scikit 文档时,他们指定了 SVC 的参数:

    degree : int, optional (default=3)
 |      Degree of kernel function.
 |      It is significant only in 'poly' and 'sigmoid'.
 |  
 |  gamma : float, optional (default=0.0)
 |      Kernel coefficient for 'rbf' and 'poly'.
 |      If gamma is 0.0 then 1/n_features will be used instead.
 |  
 |  coef0 : float, optional (default=0.0)
 |      Independent term in kernel function.
 |      It is only significant in 'poly' and 'sigmoid'.
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参数“degree”是相关的,我应该使用 4。参数 coef0 是相关的,我应该使用值 1。是否正确?在“Poly”情况下,伽马非常不清楚。我应该为伽马使用哪个值?

ogr*_*sel 6

来自 libsvm 文档:(gamma * u'* v + coef0)^degree(scikit-learn 基于它用于 SVC 模型)。始终欢迎改进文档的拉取请求:)

  • 我认为这是一个错误。文档字符串应该解释所有参数的含义,而公式是最简洁的方法。 (3认同)