SVC(C=1.0,cache_size=200,class_weight=None,coef0=0.0,decision_function_shape='ovr',degree=3,gamma='auto',kernel='rbf',max_iter=-1,probability=False,random_state=None,shrinking=True,tol=0.001,verbose=False)

引數：

C：懲罰引數，預設為1.0。

C越大，對誤分類的懲罰增大，泛化能力弱。C越小，對誤分類的懲罰減小，泛化能力強。

cache_size：核函式快取大小，預設為200（MB）。

class_weight：每個類所佔的權重，不同的類設定不同的懲罰引數

coef0：核函式的常數項，當核函式為poly和sigmoid可用，預設為0.0。

decision_function_shape：處理多分類問題，一對一用ovo，一對多用ovr，預設為ovr。

degree：核函式的維度，當核函式為poly 可用，預設為3。

gamma：核函式的引數，當核函式為rbf、poly和sigmoid可用，預設為auto，自動設定為1/n_features（分類數）。

gamma越大，支援向量越少。gamma值越小，支援向量越多。

kernel：核函式，可選linear、poly、rbf、sigmoid、precomputed，預設為rbf。

max_iter：最大迭代次數，預設為-1（無限制）。

probability：是否採用概率估計，預設為False。

random_state：資料隨機洗牌時的種子值，預設為預設（使用np.random）。

shrinking：是否採用神祕方法（我是不懂-_-），預設為true。

tol：停止訓練的容許度，預設為0.001。

verbose：允許詳細輸出，多執行緒不建議開啟，預設為False。

主要調整的引數有：C、gamma和kernel。