以测试集AUC为评价指标,用交叉验证调整参数,利用支持向量机预测二分类任务的代码
时间: 2024-03-03 22:50:48 浏览: 29
好的,以下是利用支持向量机预测二分类任务并以测试集AUC为评价指标的代码(使用Python和Scikit-learn库):
首先,导入所需要的库和数据集:
```python
from sklearn import svm
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# 加载数据集
dataset = datasets.load_breast_cancer()
X = dataset.data
y = dataset.target
```
接着,将数据集划分为训练集和测试集,比例为7:3:
```python
# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
```
然后,使用交叉验证调整SVM的参数,并在训练集上训练模型:
```python
# 初始化SVM模型
svm_model = svm.SVC()
# 设置SVM的参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'], 'gamma': ['scale', 'auto']}
# 使用交叉验证调整参数
svm_cv = GridSearchCV(svm_model, param_grid, cv=5)
# 在训练集上拟合SVM模型
svm_cv.fit(X_train, y_train)
```
最后,使用测试集评估模型的性能,并输出测试集AUC得分:
```python
# 在测试集上预测
y_pred = svm_cv.predict(X_test)
# 计算AUC得分
auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred)
print('测试集AUC得分为:', auc_score)
```
完整代码如下:
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