伽玛SVC sklearn的默认值
sty
我正在使用sklearn.svm中的SVC在python中进行二进制分类。对于gamma参数，它表示其默认值为
。
我很难理解这一点。您能告诉我gamma的默认值是多少，例如，如果输入是3维（3，）的向量，例如[3,3,3]，输入向量的数量是10.000？此外，有没有一种方法可以打印出来以查看其价值？
克尔科罗夫
用一个例子很容易看出来。下面的数组X具有两个特征（列）。数组的方差为1.75。因此，默认伽玛为1 /（2 * 1.75）= 0.2857。您可以通过检查分类器的._gamma属性来验证这一点。
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
y = np.array([1, 1, 2, 2])
clf = SVC(gamma='scale')
clf.fit(X, y)
n_features = X.shape[1]
gamma = 1 / (n_features * X.var())
clf._gamma
输出：X
Out[24]:
array([[-1, -1],
[-2, -1],
[ 1, 1],
[ 2, 1]])
n_features
Out[25]: 2
X.var()
Out[26]: 1.75
gamma
Out[27]: 0.2857142857142857
clf._gamma
Out[28]: 0.2857142857142857
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