SVR调参python代码
时间: 2023-07-22 13:58:06 浏览: 60
当使用SVR模型进行调参时,可以使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV来搜索最佳的超参数组合。下面是一个示例的SVR调参代码:
```python
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成一个示例回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, random_state=42)
# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义SVR模型
svr = SVR()
# 定义超参数搜索空间
param_grid = {
'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf'],
'C': [0.1, 1, 10],
'gamma': [0.1, 1, 'scale']
}
# 使用GridSearchCV进行超参数搜索
grid_search = GridSearchCV(estimator=svr, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳超参数组合
print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_)
# 使用最佳超参数组合的模型进行预测
best_svr = grid_search.best_estimator_
y_pred = best_svr.predict(X_test)
```
以上代码中,我们首先导入了必要的库,然后生成了一个示例的回归数据集。接下来,我们将数据集拆分为训练集和测试集。然后,我们定义了SVR模型,并指定了要搜索的超参数空间。通过GridSearchCV进行超参数搜索,并输出最佳超参数组合。最后,使用最佳超参数组合的模型进行预测。
你可以根据自己的需求修改超参数空间,并根据实际情况调整训练集和测试集的拆分比例。