gamma SVC sklearn 的默认值

Question

我正在使用 sklearn.svm 的 SVC 在 python 中进行二元分类。对于 gamma 参数，它表示它的默认值为

$\frac{1}{n_features*X.var())}$ .

我很难理解这一点。你能告诉我 gamma 的默认值是多少吗，例如，如果输入是 3 维向量 (3,)，例如[3,3,3] 并且输入向量的数量是 10.000？另外，有什么方法可以打印出来看看它的价值吗？

Answer 1

举个例子就很容易看出这一点。下面的数组 X 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

gamma SVC sklearn 的默认值

Default value of gamma SVC sklearn

python

machine-learning

svm

scikit-learn