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
时间: 2024-02-18 18:05:42 浏览: 148
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:
```python
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。
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