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。

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def dataset3Params(X, y, Xval, yval,vals): #找到最优C和gamma """ Returns your choice of C and sigma. You should complete this function to return the optimal C and sigma based on a cross-validation set. """ acc = 0 best_c=0 #初始化C best_gamma=0 #初始化gamma for i in vals: #遍历vals中所有的参数C C= i for j in vals: #遍历所有C与gamma的组合 gamma = 1/j classifier = SVC(C=C,gamma=gamma) classifier.fit(X,y) prediction = classifier.predict(Xval) score = classifier.score(Xval,yval) if score>acc: acc =score best_c =C best_gamma=gamma return best_c, best_gamma

这是一个使用SVM模型进行参数选择的函数。函数输入包括训练集X和y、交叉验证集Xval和yval以及参数范围vals。该函数的输出是最优C和gamma的值。

函数中使用两个嵌套的for循环来遍历参数范围vals中所有的C和gamma的组合。对于每个组合，使用SVM模型进行训练，并在交叉验证集上进行预测和评分。如果当前评分比之前的最高评分要高，就更新最优的C和gamma的值。

最后，函数返回最优的C和gamma的值。

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。