R：分类器通用参数公式的使用

在R中，

公式

是分类器的常用参数，如

glm

、

tree

和

svm

。然而，作为Sklearn的用户，在Sklearn中向SVM提供数据时，我找不到类似

公式

的参数

例如，中的区块代码

另一方面，在R中的包中

数据（cats，package=“MASS”）
m你介意分享一些代码吗？因此，您的问题很不清楚。您不需要在
scikit learn
中指定
x
和
y
？公式是相同的，除了公式中的纯
x
和
y
之外，您可以指定到
x
或
y
的转换。您可以指定
y~x+x^2
，而不是
y~x
，这将使线性项和二次项都适合
y
。
>>> from sklearn import svm
>>> X = [[0, 0], [1, 1]]
>>> y = [0, 1]
>>> clf = svm.SVC()
>>> clf.fit(X, y)  
#SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3,
#gamma=0.0, kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None,
#shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)

data(cats, package = "MASS")
m <- svm(Sex~., data = cats)