parameters = [ {'C': [0.1, 1e0, 1e1, 1e2,1e3], 'gamma': [0.001,0.01, 0.1, 0.5], 'kernel': ['rbf'],}]解释这段代码
时间: 2024-01-28 09:05:35 浏览: 22
这段代码是一个参数字典,被用于支持向量机(SVM)的参数网格搜索。其中,'C'参数表示惩罚系数,'gamma'参数表示核函数系数,'kernel'参数表示核函数类型。这段代码指定了使用RBF核函数,以及对C和gamma进行不同取值的尝试,来优化SVM的性能。具体来说,C和gamma取值的不同组合将在网格中进行搜索,并且找到最佳的参数组合进行模型训练。
相关问题
def fitness(self, ind_var): X = X_train y = y_train """ 个体适应值计算 """ x1 = ind_var[0] x2 = ind_var[1] x3 = ind_var[2] if x1==0:x1=0.001 if x2==0:x2=0.001 if x3==0:x3=0.001 clf = SVR(C=x1,epsilon=x2,gamma=x3) clf.fit(X, y) predictval=clf.predict(X_test) print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test,predictval)) # R2 return metrics.r2_score(y_test,predictval)
这是一个函数,它接受一个参数ind_var,然后使用SVR算法对X_train和y_train进行拟合,并使用C、epsilon和gamma参数对模型进行调参。接下来,使用拟合模型对X_test进行预测,并计算R2得分作为适应度分数,并返回该分数。其中,如果x1、x2、x3中有任意一个为0,则将其替换为0.001,以避免除以0的错误。
代码解释model = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
此代码创建了一个支持向量回归器(SVR)的实例,并指定了以下参数:
- kernel='rbf':使用径向基函数(RBF)作为核函数
- C=1e3:正则化参数,控制模型的复杂度和容错能力。C的值越大,表示模型越不容易出错,但可能过度拟合训练集。
- gamma=0.1:核函数的参数,控制模型的灵活性。gamma的值越大,表示模型越灵活,但可能过度拟合训练集。
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