今天，本人用sklearn实验了一个曾经自己用knn算法做过的一个爱好预测题。
题主这次用的是svc。
Python初探sklearn
c值决定了模型训练师家么的长短。
经过查阅资料，我发现:
C越大，相当于惩罚松弛变量，希望松弛变量接近0，即对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的情况，这样对训练集测试时准确率很高，但泛化能力弱。C值小，对误分类的惩罚减小，允许容错，将他们当成噪声点，泛化能力较强。
训练时间长，精确高。
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题主这次用的是svc。
Python初探sklearn
c值决定了模型训练师家么的长短。
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C越大，相当于惩罚松弛变量，希望松弛变量接近0，即对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的情况，这样对训练集测试时准确率很高，但泛化能力弱。C值小，对误分类的惩罚减小，允许容错，将他们当成噪声点，泛化能力较强。
训练时间长，精确高。
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本文标题：Python初探sklearn
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