gamma_range = np.logspace(0.1, 10, 100)
时间: 2023-06-09 19:03:20 浏览: 51
对于这个问题,我不确定你想要什么答案。gamma_range 是一个 numpy 函数,用于生成从 0.1 到 10 的 100 个对数间隔的值。它通常被用于指定支持向量机 (SVM) 的 gamma 参数的值,gamma 参数控制了 SVM 内核的复杂度和适应性。这个参数的最佳值通常是通过交叉验证来寻找。
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用python绘制c,gamma为变量,SVM识别准确率为函数的三维曲面图
可以使用 Matplotlib 库来绘制三维曲面图。以下是一个简单的示例代码,可以帮助你开始绘制。
首先,需要安装并导入必要的库:
```python
!pip install matplotlib
!pip install scikit-learn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
```
接下来,定义一个函数来计算 SVM 的识别准确率:
```python
def calculate_accuracy(X, y, C, gamma):
# 使用径向基函数作为 SVM 的核函数
svc = svm.SVC(kernel='rbf', C=C, gamma=gamma)
svc.fit(X, y)
y_pred = svc.predict(X)
accuracy = np.mean(y_pred == y)
return accuracy
```
然后,生成一些样本数据:
```python
# 生成样本数据
X, y = datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=2,
n_informative=2, n_redundant=0,
random_state=42)
```
接下来,创建一个网格以在三维空间中可视化 SVM 准确率的曲面:
```python
# 创建网格以可视化 SVM 准确率的曲面
C_range = np.logspace(-2, 10, 13)
gamma_range = np.logspace(-9, 3, 13)
C, gamma = np.meshgrid(C_range, gamma_range)
accuracy = np.array([calculate_accuracy(X, y, c, g) for c, g in zip(np.ravel(C), np.ravel(gamma))])
accuracy = accuracy.reshape(C.shape)
```
最后,使用 Matplotlib 绘制三维曲面图:
```python
# 绘制三维曲面图
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(np.log10(C), np.log10(gamma), accuracy, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('log(C)')
ax.set_ylabel('log(gamma)')
ax.set_zlabel('Accuracy')
plt.show()
```
这将生成一个三维曲面图,其中 C 和 gamma 是坐标轴,SVM 准确率是 Z 轴。你可以旋转曲面图以获得更好的视角。
python对SVM的c和gamma值组合进行遍历,并输出对应的预测准确率为z轴的三维图像
好的,以下是一段Python代码,实现了对SVM的C和gamma值组合进行遍历,并输出对应的预测准确率为z轴的三维图像:
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)
y = np.logical_xor(X[:, 0] > 0, X[:, 1] > 0)
# 将数据切分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# 遍历C和gamma值组合,计算预测准确率
C_range = np.logspace(-2, 10, 13)
gamma_range = np.logspace(-9, 3, 13)
scores = np.zeros((len(C_range), len(gamma_range)))
for i, C in enumerate(C_range):
for j, gamma in enumerate(gamma_range):
clf = SVC(C=C, gamma=gamma)
clf.fit(X_train, y_train)
scores[i, j] = clf.score(X_test, y_test)
# 绘制三维图像
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y = np.meshgrid(C_range, gamma_range)
ax.plot_surface(X, Y, scores.T)
ax.set_xlabel('C')
ax.set_ylabel('gamma')
ax.set_zlabel('Accuracy')
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用了sklearn库中的SVC函数进行SVM分类,遍历了C和gamma值组合,并计算了对应的预测准确率,最后使用matplotlib库中的mplot3d模块绘制了三维图像。你可以根据自己的需求修改数据集和参数范围。
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