classifier = SVC(C=C,gamma=gamma)
时间: 2024-05-26 10:15:28 浏览: 5
这段代码定义了一个支持向量机分类器(SVC)对象,并将其赋值给变量classifier。其中C和gamma是SVC的两个重要参数。C表示SVC的惩罚系数,它控制了分类错误的惩罚程度,C越大,对错误的惩罚越强,模型的训练误差会越小,但可能会导致过拟合。gamma表示核函数系数,它用于控制决策边界的“柔软程度”,gamma越大,决策边界越“硬”,可能会导致过拟合。需要根据具体问题和数据集的特点进行调参。
相关问题
classifier4 = SVC(C=C,gamma=gamma)
这行代码是用来创建一个SVC分类器的实例,其中C和gamma是SVC模型的两个重要参数。
C是正则化参数,用于控制分类器对误分类的惩罚程度。它的值越小,分类器对误分类的惩罚越轻,可能会导致过拟合;而值越大,分类器对误分类的惩罚就越重,可能会导致欠拟合。
gamma是径向基函数(RBF)的核参数,用于控制决策边界的灵活性。它的值越小,决策边界就越平滑,可能会导致欠拟合;而值越大,决策边界就越灵活,可能会导致过拟合。
在创建SVC分类器时,我们需要尝试不同的C和gamma值,找到最优的组合,以获得更好的分类性能。
def dataset3Params(X, y, Xval, yval,vals): #找到最优C和gamma """ Returns your choice of C and sigma. You should complete this function to return the optimal C and sigma based on a cross-validation set. """ acc = 0 best_c=0 #初始化C best_gamma=0 #初始化gamma for i in vals: #遍历vals中所有的参数C C= i for j in vals: #遍历所有C与gamma的组合 gamma = 1/j classifier = SVC(C=C,gamma=gamma) classifier.fit(X,y) prediction = classifier.predict(Xval) score = classifier.score(Xval,yval) if score>acc: acc =score best_c =C best_gamma=gamma return best_c, best_gamma
这是一个使用SVM模型进行参数选择的函数。函数输入包括训练集X和y、交叉验证集Xval和yval以及参数范围vals。该函数的输出是最优C和gamma的值。
函数中使用两个嵌套的for循环来遍历参数范围vals中所有的C和gamma的组合。对于每个组合,使用SVM模型进行训练,并在交叉验证集上进行预测和评分。如果当前评分比之前的最高评分要高,就更新最优的C和gamma的值。
最后,函数返回最优的C和gamma的值。
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