python写一段从特征集中选取最优特征子集并最优化惩罚系数c和gamma值的高斯核SVM

好的，下面是一段Python代码，用于从特征集中选取最优特征子集并最优化惩罚系数C和gamma值的高斯核SVM：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建一个Pipeline，用于特征选择和分类
svm_pipeline = Pipeline([
    ('anova', SelectKBest(f_classif)),
    ('svm', SVC(kernel='rbf'))
])

# 定义要搜索的参数
param_grid = {
    'anova__k': [1, 2, 3, 4],
    'svm__C': [0.1, 1, 10],
    'svm__gamma': [0.1, 1, 10]
}

# 使用GridSearchCV搜索最优参数
grid_search = GridSearchCV(svm_pipeline, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最优参数
print("Best parameters:", grid_search.best_params_)

# 使用最优参数创建模型
best_svm_pipeline = grid_search.best_estimator_

# 在测试集上评估模型
y_pred = best_svm_pipeline.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

在这段代码中，我们首先使用`datasets.load_iris()`加载了一个经典的鸢尾花数据集，然后将其分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个Pipeline，其中包含了特征选择和分类两个步骤。在特征选择步骤中，我们使用了`SelectKBest`方法，这个方法可以根据某个指标（在这里是f值）选择最优的k个特征。在分类步骤中，我们使用了高斯核SVM分类器。然后，我们定义了一个参数网格`param_grid`，其中包含了要搜索的参数。接着，我们使用`GridSearchCV`方法搜索最优参数。最后，我们使用最优参数创建了一个新的模型，并在测试集上评估了其准确率。