X_poly=sc_X.fit_transform(X_poly)

这段代码是使用scikit-learn库中的PolynomialFeatures进行多项式特征转换。将X数据集进行多项式特征转换后，再使用scikit-learn库中的StandardScaler进行标准化处理，将数据集进行规范化，使得各特征的数值范围相同，避免特征之间的差异导致模型训练不稳定。最终得到的X_poly是多项式特征转换后并标准化处理后的特征矩阵。

相关问题

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_)

可以尝试使用以下方法对代码进行修改，避免死循环的出现：

1. 增加 GridSearchCV() 函数中的 n_jobs 参数，使用多线程运行网格搜索，以提高计算效率。例如将 n_jobs 设置为 -1，表示使用所有可用的 CPU 核心来运行网格搜索。

2. 减少参数空间的大小，以减少计算量。可以根据经验或者先前的研究结果，选择一些较为重要的参数进行调整，而将其他参数设置为默认值。

3. 修改 BaggingClassifier() 函数中的参数，例如将 n_estimators 设置为较小的值，以减少计算时间。

修改后的代码如下：

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, n_estimators=10, max_samples=0.5, max_features=0.5) 

# 定义参数空间 
param_grid = {'base_estimator__kernel': ['linear', 'rbf'], 
              'base_estimator__C': [0.1, 1, 10], 
              'base_estimator__gamma': ['scale', 'auto'], 
              'n_estimators': [10, 50, 100]}

# 定义网格搜索对象 
clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5, n_jobs=-1) 

# 训练模型 
clf.fit(X_std, y) 

# 输出最优参数 
print("Best parameters:", clf.best_params_)

这里修改了 BaggingClassifier() 函数的参数，将 n_estimators 设置为 10，max_samples 和 max_features 设置为 0.5，以减少计算量。同时，减小了参数空间，只调整了 base_estimator__kernel、base_estimator__C、base_estimator__gamma 和 n_estimators 四个参数。最后，使用 n_jobs=-1 参数来加快网格搜索。

请根据以下代码，补全并完成任务代码（要求代码准确无误，且能较快运行出结果）：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_)

(3)

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_)

注：由于SVC在处理高维数据时，计算量很大，因此建议使用PCA或者其他降维方法进行处理。