sklearn svm规范化多核

Question

我现在正在做一个文本分类项目。起初，我使用了Weka，它的SVM方法有一个归一化的多项式内核，并且使用该内核得到了最好的结果。我尝试使用sklearn完成相同的任务。我发现svm.SVC只有＆＃39; poly＆＃39;核心。那么使用sklearn可以做标准化多项式内核吗？

random_state = np.random.RandomState(0)
clf = svm.SVC(kernel='poly', gamma='auto', C = 2.0,decision_function_shape='ova',probability=False,random_state = random_state) 
cv = ShuffleSplit(n_splits=10, test_size=0.25, random_state=random_state)
score = cross_val_score(clf, X_scaled, k, cv=cv)
scores2 = cross_val_score(clf, X_scaled, k, cv = cv,scoring='f1_macro')