#用预处理后的数据重新训练模型 from sklearn.svm import SVR SVR中C和gamma的寻优范围

在使用SVR模型时，我们可以通过交叉验证来寻找合适的C和gamma参数的范围。一种常用的方法是使用GridSearchCV来进行参数搜索。以下是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVR

# 定义待搜索的参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100],
              'gamma': [0.001, 0.01, 0.1, 1]}

# 创建SVR模型
svr = SVR()

# 使用GridSearchCV进行参数搜索
grid_search = GridSearchCV(svr, param_grid)

# 使用预处理后的数据进行模型训练
grid_search.fit(X_preprocessed, y)

# 输出最佳参数
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)

在上述示例中，我们定义了C和gamma的参数范围，并创建了一个SVR模型。然后，使用GridSearchCV进行参数搜索，通过fit方法对预处理后的数据进行训练。最后，可以通过best_params_属性获取到最佳的参数组合。

请注意，上述代码只是一个示例，实际应用中您可能需要根据数据集的特点和实际需求来调整参数范围。另外，由于参数搜索是一项耗时的任务，您可能需要考虑使用更小的参数范围或采用其他加速方法来进行搜索。

相关问题

sklearn.svm.SVR

sklearn.svm.SVR是scikit-learn库中的一个支持向量回归模型。它用于解决回归问题，即根据给定的特征和目标变量，预测连续性数值输出。支持向量回归模型通过找到一个最优的超平面来拟合数据，使得拟合误差最小化。SVR模型的性能评价指标可以使用多种指标，比如均方误差（Mean Squared Error）和决定系数（R-squared）。

在使用SVR模型时，可以调整一些参数来优化模型的性能。一些常见的参数包括C、kernel、degree、gamma和tol等。其中，C参数控制了模型的正则化程度，kernel参数选择了用于拟合数据的核函数，degree参数是多项式核函数的次数，gamma参数控制了核函数的宽度，tol参数是停止训练的容忍度。

在使用SVR模型时，可以根据具体的问题和数据特点来选择合适的参数值，同时也可以使用交叉验证等方法来进行参数调优，以提高模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [scikit-learn代码实现SVM分类与SVR回归以及调参](https://blog.csdn.net/qq_41076797/article/details/101037721)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Sklearn】【API详解】【SVM】- sklearn.svm.SVR参数详解（二）](https://blog.csdn.net/weixin_42279212/article/details/121550052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFold from sklearn.svm import SVR train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv') # 分离数据集 X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values y_train_c = train['CLASS'].values X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values nfold = 5 kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020) prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),)) i = 0 for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c): print("\nFold {}".format(i + 1)) X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index] X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index] clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale') clf.fit(X_train, label_train) x1 = clf.predict(X_valid) y1 = clf.predict(X_test_c) prediction1 += y1 / nfold i += 1 result1 = np.round(prediction1) id_ = range(210, 314) df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1}) df.to_csv("baseline.csv", index=False)

这段代码是一个基线模型，使用了支持向量回归（SVR）算法，通过 K 折交叉验证来训练模型，并对测试集进行预测。其中，训练数据集和测试数据集均为 CSV 格式的文件，需要使用 pandas 库读取。具体的实现过程如下：

1. 读取训练集和测试集的数据，并进行预处理。

train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')

X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values
y_train_c = train['CLASS'].values
X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values

2. 定义 K 折交叉验证器，并进行模型训练和预测。

nfold = 5
kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020)
prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),))

i = 0
for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c):
    print("\nFold {}".format(i + 1))
    X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index]
    X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index]

    clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale')
    clf.fit(X_train, label_train)

    x1 = clf.predict(X_valid)
    y1 = clf.predict(X_test_c)

    prediction1 += y1 / nfold
    i += 1

3. 对测试集的预测结果进行处理，并将结果保存到 CSV 文件中。

result1 = np.round(prediction1)
id_ = range(210, 314)
df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1})
df.to_csv("baseline.csv", index=False)

其中，`prediction1` 是对测试集的预测结果进行累加的数组，`result1` 是将累加结果四舍五入后得到的最终预测结果。最后将结果保存到 CSV 文件中，方便后续的提交。