sklearn.SVC 中的独立 SVC 行在做什么？

Question

在SKLEARN for SVC中，有一部分代码我不太明白它的用途。我理解在创建分类器时将参数传递给 SVC 的想法。但是我很好奇的那一行不是创建分类器。它只是独立行上的 "SVC(....)"。我不确定它是否只是作为示例中如何格式化参数的示例......或者它是否实际上正在修改刚刚创建的分类器......或其他东西。

每次我看到分类器的创建，它的形式都是：

>>> clf = SVC(...)

我曾尝试搜索 "standalone SVC" 之类的东西，但无济于事。

# This is taken straight from sklearn.SVC
# https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html

import numpy as np
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
y = np.array([1, 1, 2, 2])
from sklearn.svm import SVC
clf = SVC(gamma='auto')
clf.fit(X, y) 

# This is the line I am questioning

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

print(clf.predict([[-0.8, -1]]))

我相信这只是一个例子，但如果它真的有用，我就不知所措了。谢谢！

Answer 1

您查询的那行是输出行，不是代码。右上角还有一个按钮：'Hide the prompts and output'，试试按这个你就明白我的意思了

这一行只是对你的支持，你可以在你的代码中看到 SVC 分类器是如何调整的。这是一个概述

sklearn.SVC 中的独立 SVC 行在做什么？

What is the standalone SVC line in sklearn.SVC doing?

svm

svc

python-2.7

scikit-learn