gamma SVC sklearn的默认值
gamma是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法中的一个参数，用于控制决策边界的曲率。在scikit-learn库中，gamma是SVC（Support Vector Classification）类和SVR（Support Vector Regression）类的一个重要参数。
默认情况下，sklearn中SVC和SVR的gamma参数取值为"scale"，表示使用特征的标准差的倒数作为gamma的值。这意味着gamma的取值与特征的尺度有关，当特征具有不同的尺度时，gamma的值会自动进行调整，以确保模型的性能。
gamma参数的取值会影响SVM模型的复杂度和拟合能力。较小的gamma值会导致决策边界更加平滑，模型的泛化能力更强，但可能会导致欠拟合。较大的gamma值会导致决策边界更加复杂，模型更容易过拟合训练数据。
SVC和SVR是scikit-learn库中用于分类和回归任务的强大工具。它们在许多领域都有广泛的应用，包括图像识别、文本分类、金融预测等。如果您想了解更多关于SVC和SVR的信息，以及如何在腾讯云上使用相关产品，您可以访问腾讯云的机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）了解更多详情。
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