python写一段从特征集中选取最优特征子集并最优化惩罚系数c和gamma值的高斯核SVM，并输出最优子集数量和位置

好的，以下是一段Python代码，实现了从特征集中选取最优特征子集并最优化惩罚系数c和gamma值的高斯核SVM，并输出最优子集数量和位置：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import SVC

# 特征集
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 标签
y = np.array([0, 1, 0])

# 定义Pipeline，包含特征选择和SVM
pipe = Pipeline([
    ('feature_selection', SelectKBest()),
    ('svm', SVC(kernel='rbf'))
])

# 定义要调整的参数范围
param_grid = {
    'feature_selection__k': [1, 2, 3],
    'svm__C': [0.1, 1, 10],
    'svm__gamma': [0.1, 1, 10]
}

# 使用GridSearchCV进行参数调优
grid_search = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

# 输出最优子集数量和位置
print("Best subset indices:", grid_search.best_estimator_.named_steps['feature_selection'].get_support(indices=True))
print("Best subset size:", grid_search.best_estimator_.named_steps['feature_selection'].k_score_)
print("Best params:", grid_search.best_params_)

在这个例子中，我们使用了sklearn库中的SelectKBest函数进行特征选择，使用了GridSearchCV函数进行参数调优，最后输出了最优子集数量和位置以及最优参数。你可以根据自己的需求修改特征集X和标签y，以及参数范围param_grid。