给我一个随机漫步优化svm参数的python代码
时间: 2024-05-15 12:15:13 浏览: 11
以下是一个使用随机漫步优化SVM参数的Python代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# 生成分类数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 定义SVM模型和初始参数
svm = SVC()
C = 1
gamma = 0.1
# 定义随机漫步步长和步数
step_size = 0.1
num_steps = 1000
# 定义最佳参数和最佳性能指标
best_params = {'C': C, 'gamma': gamma}
best_score = 0
# 随机漫步优化参数
for i in range(num_steps):
# 随机选择一个参数进行调整
param = np.random.choice(['C', 'gamma'])
if param == 'C':
# 对C进行随机漫步
C_new = C + np.random.normal(0, step_size)
# 如果C小于等于0,则重新生成一个C
if C_new <= 0:
C_new = np.random.uniform(0.001, 10)
# 更新SVM参数
svm.set_params(C=C_new)
else:
# 对gamma进行随机漫步
gamma_new = gamma + np.random.normal(0, step_size)
# 如果gamma小于等于0,则重新生成一个gamma
if gamma_new <= 0:
gamma_new = np.random.uniform(0.001, 1)
# 更新SVM参数
svm.set_params(gamma=gamma_new)
# 训练SVM模型并测试性能
svm.fit(X_train, y_train)
score = svm.score(X_test, y_test)
# 如果性能指标优于最佳性能指标,则更新最佳性能指标和最佳参数
if score > best_score:
best_score = score
best_params = {'C': svm.get_params()['C'], 'gamma': svm.get_params()['gamma']}
# 打印训练进度
if i % 100 == 0:
print(f'Step {i}: Best score = {best_score:.3f}, Best params = {best_params}')
# 更新C和gamma参数
C = svm.get_params()['C']
gamma = svm.get_params()['gamma']
print(f'Optimization finished. Best score = {best_score:.3f}, Best params = {best_params}')
```
该代码使用了随机漫步来优化SVM的参数,包括C和gamma。随机漫步每次随机选择一个参数进行调整,然后在该参数的值上进行随机漫步。如果调整后的参数小于等于0,则重新生成一个参数。每次更新完参数后,训练SVM模型并测试性能,如果性能指标优于最佳性能指标,则更新最佳性能指标和最佳参数。同时打印训练进度。最后输出最佳性能指标和最佳参数。
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