scikit学习多核和伽玛值？答案

【问题标题】：scikit learn poly kernel and gamma value?scikit学习多核和伽玛值？
【发布时间】：2012-08-27 00:16:41
【问题描述】：

我将使用带有多项式内核的 scikit SVC，格式如下：(1 + xTn.xm)^4。含义（xTn.xm 的乘积的一加），次数为 4。xTn 是转置的 xn 值。当我查看 scikit 文档时，他们指定了 SVC 的参数：

    degree : int, optional (default=3)
 |      Degree of kernel function.
 |      It is significant only in 'poly' and 'sigmoid'.
 |  
 |  gamma : float, optional (default=0.0)
 |      Kernel coefficient for 'rbf' and 'poly'.
 |      If gamma is 0.0 then 1/n_features will be used instead.
 |  
 |  coef0 : float, optional (default=0.0)
 |      Independent term in kernel function.
 |      It is only significant in 'poly' and 'sigmoid'.

参数“degree”是相关的，我应该使用 4。参数 coef0 是相关的，我应该使用值 1。它正确吗？在“Poly”案例中，伽玛非常不清楚。我应该为 gamma 使用哪个值？？

【问题讨论】：

标签： python-2.7 scikit-learn

【解决方案1】：

来自 libsvm 文档：(gamma * u'* v + coef0)^degree（scikit-learn 基于它用于 SVC 模型）。欢迎提出改进文档的请求：)

【讨论】：

谢谢！在这种情况下，我应该使用 gamma = 1，因为我不需要它。
在用户指南中，该公式已经显示。见scikit-learn.org/dev/modules/svm.html#svm-kernels。而且我认为我们决定不将所有细节都放在文档字符串中，而是将以下注释放在那里：有关所提供内核函数的精确数学公式以及gamma、coef0 和 degree 如何影响每个的详细信息，请参阅叙述文档中的相应部分：:ref:svm_kernels
我认为这是一个错误。文档字符串应该解释所有参数的含义，公式是最简洁的方法。