vals = [0.01, 0.03, 0.1, 0.3, 1, 3, 10, 30] # C, gamma = dataset3Params(X3, y3.ravel(), Xval, yval.ravel(),vals) classifier4 = SVC(C=C,gamma=gamma) #把最优C和gamma带入模型中训练边界图 classifier4.fit(X3,y3.ravel())

这段代码看起来像是使用支持向量机 (SVM) 对训练数据进行分类，其中 `vals` 是用于调参的参数列表，包括不同的惩罚因子 C 和核函数参数 gamma。函数 `dataset3Params` 可能是用来在参数列表中选择最佳参数的函数，但是这段代码没有给出该函数的实现。接着，使用得到的最优 C 和 gamma 建立一个 SVM 分类器，并将其拟合到数据集 `X3` 和 `y3` 上。最终，该分类器可以用于对新的数据进行分类。

相关问题

C, gamma = dataset3Params(X3, y3.ravel(), Xval, yval.ravel(),vals)

这是一个使用支持向量机（SVM）训练数据集的函数。它的输入参数包括：

- X3：训练集的特征矩阵。
- y3：训练集的标签向量。
- Xval：交叉验证集的特征矩阵。
- yval：交叉验证集的标签向量。
- vals：用于尝试不同C和gamma值的列表。

它的输出是最佳C和gamma值的元组。

具体来说，该函数通过尝试不同的C和gamma值来训练SVM，并在交叉验证集上评估每组C和gamma值的性能，最终选择性能最佳的C和gamma值。

def dataset3Params(X, y, Xval, yval,vals):

这个函数的作用是在给定的一些参数中，寻找一个合适的参数组合，能够使得支持向量机（SVM）的性能最优。具体来说，它将使用交叉验证来评估不同的SVM参数组合，并返回性能最优的参数组合。

函数的输入参数说明：

- X：训练集的特征矩阵，大小为 m_train * n，其中 m_train 是训练集样本数，n 是特征数。
- y：训练集的标签向量，大小为 m_train * 1，其中每个元素取值为 1 或 0。
- Xval：交叉验证集的特征矩阵，大小为 m_val * n，其中 m_val 是交叉验证集样本数，n 是特征数。
- yval：交叉验证集的标签向量，大小为 m_val * 1，其中每个元素取值为 1 或 0。
- vals：一个列表，其中包含要尝试的C和sigma参数的候选值。

函数的输出参数说明：

- C：SVM的惩罚参数，即代价参数。
- sigma：RBF核函数的参数。

具体实现过程可以参考以下步骤：

1. 初始化最优参数及其对应的分类准确率为0；
2. 遍历参数候选值列表，对于每组参数值，训练一个SVM模型，并在交叉验证集上进行预测，计算分类准确率；
3. 如果当前的分类准确率比记录的最优准确率要高，则更新最优参数及其对应的分类准确率；
4. 返回最优参数组合。

下面是一个参考实现：

import numpy as np
from sklearn import svm

def dataset3Params(X, y, Xval, yval, vals):
    best_score = 0
    best_params = {'C': None, 'sigma': None}
    for C in vals:
        for sigma in vals:
            clf = svm.SVC(C=C, kernel='rbf', gamma=1/(2*sigma**2))
            clf.fit(X, y)
            score = clf.score(Xval, yval)
            if score > best_score:
                best_score = score
                best_params['C'] = C
                best_params['sigma'] = sigma
    return best_params['C'], best_params['sigma']