为啥没指定kernel 差别会这么大?


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Robin_TY - PhD@CSU,研究方向:计算机视觉,模式识别

赞同来自: 祁兜兜 fish

这个就是课堂上提到的数据是否线性可分。如果数据简单可以用线性划分,当然是线性核最好了,就没必要用复杂的非线性核了。所以在实际中,要根据数据为模型选择合适的参数。   sklearn的SVC,默认核为rbf,是一个非线性核。所以在这个数据集上明确指定使用一个线性核linear。

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