svm交叉网格法调参代码
时间: 2024-05-02 15:14:53 浏览: 24
SVM(Support Vector Machine)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。而交叉网格法(Grid Search)是一种常用的调参方法,于确定模型的最佳超参数组合。
下面是一个使用交叉网格法调参的SVM代码示例:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
# 定义SVM模型
svm_model = SVC()
# 定义超参数的候选值
param_grid = {
'C': [0.1, 1, 10],
'kernel': ['linear', 'rbf'],
'gamma': [0.1, 1, 10]
}
# 使用交叉网格法进行调参
grid_search = GridSearchCV(estimator=svm_model, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳超参数组合
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
# 输出最佳模型的准确率
print("Best accuracy: ", grid_search.best_score_)
```
在上述代码中,首先导入了`GridSearchCV`类和`SVC`类。然后定义了一个SVM模型`svm_model`和超参数的候选值`param_grid`。接下来使用`GridSearchCV`类进行交叉网格搜索,其中`estimator`参数指定了要调参的模型,`param_grid`参数指定了超参数的候选值,`cv`参数指定了交叉验证的折数。
最后,通过`fit`方法对训练数据进行拟合和调参,并使用`best_params_`属性输出最佳超参数组合,使用`best_score_`属性输出最佳模型的准确率。