python写对数据集进行交叉验证网格搜索最优化惩罚参数c和高斯核参数gamma的高斯核SVM,并输出交叉验证的识别正确率均值的代码
时间: 2024-03-24 16:39:28 浏览: 31
好的,以下是代码示例:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, cross_val_score
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 定义参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.01, 0.1, 1, 10]}
# 定义高斯核SVM模型
svc = SVC(kernel='rbf')
# 使用网格搜索交叉验证寻找最优参数
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)
# 输出最优参数
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
# 输出交叉验证的识别正确率均值
print("Cross-validation accuracy: ", cross_val_score(grid_search.best_estimator_, X, y, cv=5).mean())
```
这段代码使用了GridSearchCV函数进行交叉验证网格搜索,寻找最优惩罚参数C和高斯核参数gamma。然后使用交叉验证的识别正确率均值作为模型评估指标。
相关问题
python写对数据集进行交叉验证高斯核SVM,并输出交叉验证的识别正确率均值的代码
好的,以下是使用Python对数据集进行交叉验证高斯核SVM,并输出交叉验证的识别正确率均值的代码:
```
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, StratifiedKFold
from sklearn.svm import SVC
# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 特征缩放
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义高斯核SVM分类器
svm = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1)
# 定义交叉验证策略
cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
# 执行交叉验证
scores = cross_val_score(svm, X_train, y_train, cv=cv)
# 计算平均交叉验证分数
mean_score = np.mean(scores)
print('交叉验证的识别正确率均值:%.2f%%' % (mean_score * 100))
```
上述代码中,我们首先使用pandas库中的read_csv()函数加载数据集,然后使用sklearn库中的MinMaxScaler()函数对数据集进行特征缩放,接着使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。然后我们使用SVC()函数定义高斯核SVM分类器,并指定所需的参数。接下来,我们使用StratifiedKFold()函数定义交叉验证策略,并使用cross_val_score()函数执行交叉验证。最后,我们使用numpy库中的mean()函数计算平均交叉验证分数,并将结果输出到控制台。
希望这可以帮助到您!
python对高斯核SVM的惩罚参数C和高斯核参数gamma进行网格遍历寻优,并输出最优SVM的c和gamma
好的,我可以帮您解决这个问题。下面是一个Python脚本,可以用于对高斯核SVM的惩罚参数C和高斯核参数gamma进行网格遍历寻优,并输出最优SVM的c和gamma。
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
# 加载数据
X = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
y = np.loadtxt('labels.txt')
# 定义参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100],
'gamma': [0.1, 1, 10, 100]}
# 创建SVM模型
svm = SVC(kernel='rbf')
# 进行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)
# 输出最优参数
print("最优参数: ", grid_search.best_params_)
```
首先,在第2行和第3行中,我们加载数据,并将其分别存储在X和y中。
然后,在第6行和第7行中,我们定义了参数范围。在这个例子中,我们考虑的参数是C和gamma。我们为每个参数定义了四个可能的值。这些值是经验性的,您可以根据自己的数据集进行修改。
在第10行中,我们创建了一个SVM对象。我们指定核函数为高斯核。
接下来,在第13行中,我们使用GridSearchCV函数进行网格搜索。这个函数接受三个参数:我们的SVM模型,参数范围,和交叉验证的折数。
在第15行,我们将模型拟合到我们的数据上。
最后,在第18行,我们输出了最优参数的值。在这个例子中,输出应该是类似这样的内容:
```
最优参数: {'C': 10, 'gamma': 1}
```
这意味着最优的C值为10,最优的gamma值为1。您可以根据这些结果来训练您的最终SVM模型。
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![cpp](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
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