如何输出SVM超参数网格搜索法超参数寻优的准确率
时间: 2023-06-21 21:21:55 浏览: 56
要输出SVM超参数网格搜索法超参数寻优的准确率,可以使用交叉验证(cross-validation)来评估模型的性能。具体步骤如下:
1. 将数据集分成训练集和测试集。
2. 使用训练集进行网格搜索法超参数寻优,得到最优的超参数组合。
3. 使用最优的超参数组合在训练集上训练SVM模型。
4. 对测试集进行预测,并计算准确率。
5. 重复以上步骤多次,每次使用不同的训练集和测试集,以交叉验证的方式评估模型的性能。
6. 最终输出多次交叉验证的平均准确率作为模型的性能评价结果。
在Python中,可以使用sklearn库中的GridSearchCV类来实现SVM超参数网格搜索法超参数寻优,并使用交叉验证来评估模型性能。具体代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target
# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义SVM模型
svc = SVC()
# 定义超参数搜索范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.1, 1, 10]}
# 使用交叉验证进行超参数寻优
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最优的超参数组合
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))
# 在训练集上训练模型
svc_best = SVC(C=grid_search.best_params_['C'], gamma=grid_search.best_params_['gamma'])
svc_best.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测,并计算准确率
y_pred = svc_best.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))
```
其中,cv参数指定交叉验证的折数,accuracy_score函数用于计算准确率。