sklearn是什么 支持向量机(SVM)中的参数C和gamma？
支持向量机(SVM)中的参数C和gamma？C是惩罚系数，它被理解为在优化方向上调整两个指标（区间大小、分类精度）偏好的权重，即误差容限。C值越高，误差越不可容忍，越容易过拟合；C值越小，越容易欠拟合
支持向量机(SVM)中的参数C和gamma？
C是惩罚系数，它被理解为在优化方向上调整两个指标（区间大小、分类精度）偏好的权重，即误差容限。C值越高，误差越不可容忍，越容易过拟合；C值越小，越容易欠拟合；C值越大或越小，泛化能力越差。Gamma是RBF函数的核参数。它隐式地确定映射到新特征空间的数据的分布。gamma越大，支持向量越少。gamma越小，支持向量越多。支持向量的个数影响训练和预测的速度。