svm多项式核函数相关参数

svm多项式核函数相关参数
在SVM（支持向量机）中，多项式核函数是一种常用的核函数之一。

它将数据映射到高维空间，并通过多项式函数来计算样本之间的相似度。

多项式核函数的形式可以表示为：
K(x, y) = (γ* <x, y> + r)^d
其中，x和y是输入样本的特征向量，<x, y>表示内积运算，γ是核函数的系数，r 是常数项，d是多项式的次数。

关于多项式核函数的参数，主要包括以下几个：
1. γ（gamma）：γ控制了核函数的系数，决定了每个支持向量对最终分类结果的贡献程度。

较小的γ值会使得决策边界更加平滑，而较大的γ值会使得决策边界更加复杂。

2. r：常数项r可以用来调整非线性的偏移。

当r取较大的正值时，会使得决策边界偏向于支持向量所在的类别。

3. d：多项式的次数d用于控制多项式的复杂度。

较小的d值会导致较简单的决策边界，而较大的d值会导致更复杂的决策边界。

这些参数通常需要通过交叉验证的方式来选择最优值。

可以尝试不同的参数组合，并使用评估指标（如准确率、精确率等）来比较它们的性能，选择在给定数据集上表现最好的参数。

注意：多项式核函数中的参数也取决于具体的SVM实现库或软件工具，不同的库可能会使用略有不同的参数名称和设置方式。

因此，在具体应用中，建议参考相应库或
工具的文档或示例以了解正确的参数名称和用法。