sklearn.svm.SVC

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

 

Parameter	type	설명
C	float (default = 1.0)	정규화 매개 변수, 정규화의 매개 변수는 C에 반비례한다.
kernel	string (default='rbf')	SVM 알고리즘에 사용될 커널 유형을 지정한다. 'linear', 'ploy', 'rbf', 'sigmoid', 'percomputed' , 'callable' 등의 커널을 지원한다.
degree	int (default = 3)	다항식 커널 함수의 각도로 'ploy' 커널을 사용했을 때 사용된다. 다른 커널에서는 무시된다.
gamma	{'scale', ' auto'} or float (default = 'scale')	'rbf', 'ploy', 'sigmoid' 커널에서의 커널 계수이디/
coef0	float (default = 0.0)	'ploy', 'sigmoid' 에서의 독립구간
shrinking	boolean (default = True)	휴리스틱 값이 줄어드는지의 여부
probability	boolean (default = False)	확률 추정을 활성화할 지의 여부
tol	flaot (default = 1e-3)	중지 기준에 대한 오차허용 값
cache_size	float	커널 캐시의 크기
class_weight	dict, ' balanced'	클래스 가중치, 클래스 불균형에 가중치를 주는 기능의 조정
verbose	bool (default = False)	출력 자세히 보기의 여부
max_iter	int (default = -1)	반복 횟수 제한 (제한이 없으면 -1)
decision_function_shape	'ovo', 'ovr' (default = 'ovr')	결정 함수의 모양을 결정한다.
break_ties	bool (default = False)	True, 결정 함수의 모양이 'ovr', 클래스 수가 2보다 큰 경우 신뢰도 값에 따라 연결이 끊어진다.
random_state	int (defualt = None)	데이터를 섞을 때 사용되는 의사 난수 생성기의 seed값