这个如何用python实现:从现有的OneClassSVM中随机获取20组随机且不同的参数,把数据放入模型中与这20组参数训练
时间: 2023-06-05 20:08:31 浏览: 71
我可以为您的问题提供一些指导。
您可以使用Python的sklearn库来实现这个问题。OneClassSVM是sklearn库中的一个分类器。
您可以通过循环随机生成20个可能的参数,将这些参数应用于OneClassSVM,然后训练模型。可以使用Python的随机模块来生成这些随机参数。
以下是一个实现示例的代码段:
``` python
from sklearn.svm import OneClassSVM
import numpy as np
import random
X = np.random.randn(100, 2) # Your data
clf = OneClassSVM() # Your classifier
param_list = []
for i in range(20):
params = {'kernel': random.choice(['linear', 'rbf', 'sigmoid']),
'gamma': random.uniform(0.01, 1),
'nu': random.uniform(0.01, 1)}
param_list.append(params)
for params in param_list:
clf.set_params(**params)
clf.fit(X)
```
请注意,在上面的代码中,您需要替换“X”为您的数据,并在“clf”中定义您希望使用的OneClassSVM实例。 您还应更改随机参数的范围或添加其他参数以满足您的要求。