以下例子是用SVC來進行的~
一樣是沿用scikit-learn的乳癌資料庫，步驟跟之前的一樣，要注意svm.SVC要給兩個參數(參考)，一個是C，懲罰分錯的weight；另一個是gamma，是指在一次訓練中，資料點影響力影響的「遠」或「近」，數值越低代表影響得越遠，越高代表影響得越近，意即越近的資料點所擁有的權重越大。
可以看一下SVC執行時所帶的參數
可以來調調看gamma值跟C值，gamma值越高的話代表越近的資料點權重越大，用訓練集訓練時可能會出現over fitting的結果。
圖片稍晚補~
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