SVC(kernel=’linear’, C=0.1) このCってなに
SVC（Support Vector Classifier）は、サポートベクターマシン（Support Vector Machine、SVM）アルゴリズムを使用した分類器を指します。kernel='linear'は、線形カーネルを使用することを意味します。線形カーネルは、特徴空間を線形に分離するために使用されます。
CはSVMの正則化パラメータであり、誤分類のペナルティを制御します。Cの値が大きいほど、誤分類へのペナルティが大きくなり、モデルが訓練データに厳密に適合しようとします。一方で、Cの値が小さいほど、誤分類へのペナルティが小さくなり、決定境界がなめらかになります。
具体的には、Cの値が大きい場合、モデルはトレーニングデータに対してより正確に適合しようとしますが、過剰適合の可能性が高くなります。一方、Cの値が小さい場合、モデルは誤分類に対する柔軟性が高くなりますが、トレーニングデータに対する適合度が低下し、一般化性能が向上する可能性があります。
したがって、Cの値を適切に選択することは、SVMモデルの性能に重要な影響を与えることがあります。一般的なアプローチは、クロスバリデーションなどの手法を使用して、最適なCの値を選択することです。