python SVM 案例，sklearn.svm.SVC 参数说明
python SVM 案例，sklearn.svm.SVC 参数说明
sklearn.svm.SVC 参数说明
经常用到sklearn中的SVC函数，这里把文档中的参数翻译了一些，以备不时之需。
本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。
sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf', degree=3, gamma='auto',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200, class_weight=None,verbose=False,max_iter=-1,decision_function_shape=None,random_state=None)参数：
l C：C-SVC的惩罚参数C?默认值是1.0
C越大，相当于惩罚松弛变量，希望松弛变量接近0，即对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的情况，这样对训练集测试时准确率很高，但泛化能力弱。C值小，对误分类的惩罚减小，允许容错，将他们当成噪声点，泛化能力较强。
l kernel ：核函数，默认是rbf，可以是‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’
0 – 线性：u’v
1 – 多项式：(gamma*u’*v + coef0)^degree
2 – RBF函数：exp(-gamma|u-v|^2)
3 –sigmoid：tanh(gamma*u’*v + coef0)
l degree ：多项式poly函数的维度，默认是3，选择其他核函数时会被忽略。
l gamma ： ‘rbf’,‘poly’ 和‘sigmoid’的核函数参数。默认是’auto’，则会选择1/n_features
l coef0 ：核函数的常数项。对于‘poly’和 ‘sigmoid’有用。
l probability ：是否采用概率估计？.默认为False
l shrinking ：是否采用shrinking heuristic方法，默认为true
l tol ：停止训练的误差值大小，默认为1e-3
l cache_size ：核函数cache缓存大小，默认为200
l class_weight ：类别的权重，字典形式传递。设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)
l verbose ：允许冗余输出？
l max_iter ：最大迭代次数。-1为无限制。
l decision_function_shape ：‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None3
l random_state ：数据洗牌时的种子值，int值
主要调节的参数有：C、kernel、degree、gamma、coef0。
案例代码：
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
from sklearn import svm
from scipy import stats
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
def extend(a, b, r):
x = a - b
m = (a + b) / 2
return m-r*x/2, m+r*x/2
if __name__ == "__main__":
np.random.seed(0)
N = 20
x = np.empty((4*N, 2))
print("{}\n{}".format(x.shape,x))
means = [(-1, 1), (1, 1), (1, -1), (-1, -1)]
print(means)
sigmas = [np.eye(2), 2*np.eye(2), np.diag((1,2)), np.array(((2,1),(1,2)))]
print(sigmas)
for i in range(4):
mn = stats.multivariate_normal(means[i], sigmas[i]*0.3)
# print(mn)
x[i*N:(i+1)*N, :] = mn.rvs(N)
# print(mn.rvs(N))
a = np.array((0,1,2,3)).reshape((-1, 1))
print(a)
y = np.tile(a, N).flatten()
print(np.tile(a, N) )
print(y)
clf = svm.SVC(C=1, kernel='rbf', gamma=1, decision_function_shape='ovo')
# clf = svm.SVC(C=1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr')
clf.fit(x, y)
y_hat = clf.predict(x)
acc = accuracy_score(y, y_hat)
np.set_printoptions(suppress=True)
print (u'预测正确的样本个数：%d，正确率：%.2f%%' % (round(acc*4*N), 100*acc))
# decision_function
print (clf.decision_function(x))
print (y_hat)
x1_min, x2_min = np.min(x, axis=0)
x1_max, x2_max = np.max(x, axis=0)
x1_min, x1_max = extend(x1_min, x1_max, 1.05)
x2_min, x2_max = extend(x2_min, x2_max, 1.05)
x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j]
x_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1)
y_test = clf.predict(x_test)
y_test = y_test.reshape(x1.shape)
cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#FF8080', '#A0FFA0', '#6060FF', '#F080F0'])
cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['r', 'g', 'b', 'm'])
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.figure(facecolor='w')
plt.pcolormesh(x1, x2, y_test, cmap=cm_light)
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], s=40, c=y, cmap=cm_dark, alpha=0.7)
plt.xlim((x1_min, x1_max))
plt.ylim((x2_min, x2_max))
plt.grid(b=True)
plt.tight_layout(pad=2.5)
plt.title(u'SVM多分类方法：One/One or One/Other', fontsize=18)
plt.show()分类结果：
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