支持向量机防止过拟合代码
时间: 2023-07-16 20:15:20 浏览: 37
在支持向量机中,常用的防止过拟合方法是正则化和交叉验证。
正则化通过对模型的复杂度进行惩罚来防止过拟合。在 SVM 中,我们可以通过设置惩罚系数 C 来控制模型的复杂度。 C 越大,模型越复杂,越容易过拟合;C 越小,模型越简单,越不容易过拟合。
交叉验证是一种评估模型性能和选择最优模型的方法。在 SVM 中,我们可以使用 K 折交叉验证来选择最优的 C 值。具体实现过程如下:
```python
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# 准备数据
X = ...
y = ...
# 设置 C 值的候选范围
C_range = [0.1, 1, 10, 100]
# 用 K 折交叉验证选择最优的 C 值
best_score = 0
for C in C_range:
svm = SVC(kernel='linear', C=C)
scores = cross_val_score(svm, X, y, cv=5)
score = scores.mean()
if score > best_score:
best_score = score
best_C = C
# 使用最优的 C 值训练模型
svm = SVC(kernel='linear', C=best_C)
svm.fit(X, y)
```
在上面的代码中,我们首先准备数据 X 和 y,然后设置 C 值的候选范围。接着,我们使用 K 折交叉验证来选择最优的 C 值,并使用最优的 C 值训练模型。最后,我们可以使用训练好的模型进行预测。
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