交叉检验和网格搜索怎么结合,代码实现一下
时间: 2023-05-30 14:06:07 浏览: 81
交叉检验和网格搜索是机器学习中常用的技术,用于选择最佳的模型超参数。交叉检验可以评估模型的性能,而网格搜索则可以尝试不同的超参数组合,以找到最佳的超参数设置。
下面是一个使用交叉检验和网格搜索结合的代码示例:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 定义SVM模型
svm = SVC()
# 定义超参数搜索范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
# 定义交叉验证折数
kf = KFold(n_splits=5)
# 定义网格搜索器
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid=param_grid, cv=kf)
# 在数据集上进行交叉检验和网格搜索
grid_search.fit(iris.data, iris.target)
# 输出最佳参数组合和对应的交叉验证得分
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", grid_search.best_score_)
```
在上面的示例中,我们加载了一个Iris数据集,使用SVM作为模型,并定义了超参数搜索范围。然后,我们定义了一个5折交叉验证器,并使用GridSearchCV进行网格搜索。最后,我们输出了最佳参数组合和对应的交叉验证得分。
注意,在实践中,我们应该将数据集划分为训练集和测试集,并将网格搜索和交叉检验应用于训练集。然后,我们可以使用测试集来评估最终模型的性能。
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