sklearn.svc参数

时间: 2023-09-07 19:16:35 浏览: 109
sklearn.svc的参数包括： - C: 正则化参数，控制错误项的惩罚程度。默认为1.0。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [sklearn.svm.SVC 参数说明](https://blog.csdn.net/qfikh/article/details/102562849)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [python SVM 案例，sklearn.svm.SVC 参数说明](https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/79500003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [sklearn.svc 参数](https://blog.csdn.net/weixin_30530939/article/details/98391137)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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sklearn.svm import svc用法

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from sklearn.svm import SVC什么意思

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from sklearn import svm from sklearn.model_selection import GridSearchCV clf=svm.SVC(C=100,kernel='rbf',degree=3,gamma='auto') clf.fit(x_train,y_train)

然后，你创建了一个 SVC（支持向量分类器）对象 clf，并设置了一些参数。 - C=100：代表惩罚项的系数，用于控制错误分类的惩罚程度。较大的 C 值会使模型更关注正确分类，但可能导致过拟合。 - kernel='...

以下代码似乎出现了死循环，导致运行了30min也没有结果，请进行修改：from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义模型 svc = SVC() bagging = BaggingClassifier(svc) # 定义参数空间 param_grid = {'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500], 'base_estimator__kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'], 'base_estimator__C': [0.1, 1, 10, 100], 'base_estimator__gamma': ['scale', 'auto', 0.1, 1, 10, 100]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = ...

以下代码较长时间没能运行出结果，请进行优化并给出代码：from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义弱分类器 svc = SVC(kernel='rbf', probability=True) tree = DecisionTreeClassifier() # 定义模型 bagging = BaggingClassifier(base_estimator=svc) # 定义参数空间 param_grid = { 'base_estimator__kernel': ['linear', 'rbf'], 'base_estimator__gamma': [0.01, 0.1, 1, 10], 'base_estimator__C': [0.1, 1, 10], 'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500] } # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # ...

请根据以下代码，补全并完成任务代码：作业：考虑Breast_Cancer-乳腺癌数据集 总类别数为2 特征数为30 样本数为569（正样本212条，负样本357条） 特征均为数值连续型、无缺失值 (1)使用GridSearchCV搜索单个DecisionTreeClassifier中max_samples,max_features,max_depth的最优值。 (2)使用GridSearchCV搜索BaggingClassifier中n_estimators的最佳值。 (3)考虑BaggingClassifier中的弱分类器使用SVC（可以考虑是否使用核函数），类似步骤(1),(2)， 自己调参（比如高斯核函数的gamma参数,C参数），寻找最优分类结果。from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap ds_breast_cancer = load_breast_cancer() X=ds_breast_cancer.data y=ds_breast_cancer.target # draw sactter f1 = plt.figure() cm_bright = ListedColormap(['r', 'b', 'g']) ax = plt.subplot(1, 1, 1) ax.set_title('breast_cancer') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cm_bright, edgecolors='k') plt.show() #（1） from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义模型，添加参数 min_samples_leaf tree = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=1) # 定义参数空间 param_grid = {'min_samples_leaf': [1, 2, 3, 4, 5], 'max_features': [0.4, 0.6, 0.8, 1.0], 'max_depth': [3, 5, 7, 9, None]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(tree, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_) #（2） from sklearn.ensemble import BaggingClassifier # 定义模型 tree = DecisionTreeClassifier() bagging = BaggingClassifier(tree) # 定义参数空间 param_grid = {'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义弱...
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