sklearn.svm.SVR

* 이 글은 www.scikit-learn.org에서 볼 수 있는 내용을 정리한 글 입니다.

sklearn.svm.SVR

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[변수]

- kernel : 알고리즘에 사용할 kernel을 결정('linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid', 'precomputed')

- degree : polynomial 함수의 차수

- gamma : kernel의 계수

- coef0 : kernel 함수의 독립적인 구간

- tol : 중지 기준에 대한 허용 오차 값

- C : 오차 구간에 대한 페널티 값

- epsilon : Support Vector Machine 모델의 입실론 값

- shrinking : 휴리스틱 값이 줄어드는지 여부를 결정

- cache_size : kernel에 사용되는 캐시 값

- verbose : 

- max_iter : 반복 횟수 제한 값

[용도]

- 데이터셋에 사용할 Support Vector Machine 모델을 생성하는 함수

[주의할 점]

<degree>

- kernel 중 'poly'만 지원

<gamma>

- 'auto'인 경우 1/(feature 수)로 설정 됨

<coef0>

- kernel를 'poly', 'sigmoid'에만 유용

[중요한 것]

- 내부 변수를 아무것도 설정하지 않을경우 default 값으로 설정됩니다.