clf = svm.SVC(C=5, gamma=0.05, max_iter=200) clf.fit(train_features, train_label)

时间: 2024-04-26 17:22:04 浏览: 204
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这段代码中的clf是一个支持向量机（SVM）分类器，通过调用svm.SVC()函数创建。其中，C是SVM算法中的惩罚系数，gamma是核函数的系数，max_iter是算法的最大迭代次数。clf.fit()函数用于训练分类器，train_features是训练集的特征向量，train_label是训练集的标签。
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SVM.zip_kernel function_love_python

clf = svm.SVC(kernel='rbf', gamma=0.1, C=1) clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) 这里，kernel='rbf'指定了RBF核，gamma和C是SVM的超参数，分别控制决策边界的宽度和惩罚项的权重...

优化这段代码 for j in n_components: estimator = PCA(n_components=j,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) pca_X_test = estimator.transform(X_standard_test) cvx = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cost = [-5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] gam = [3, 1, -1, -3, -5, -7, -9, -11, -13, -15] parameters =[{'kernel': ['rbf'], 'C': [2x for x in cost],'gamma':[2x for x in gam]}] svc_grid_search=GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=parameters,cv=cvx,scoring=scoring,verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) param_grid = {'penalty':['l1', 'l2'], "C":[0.00001,0.0001,0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], "solver":["newton-cg", "lbfgs","liblinear","sag","saga"] # "algorithm":['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] } LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=0) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) var = Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

param_grid_svc = {'kernel': ['rbf'], 'C': [2 * x for x in cost], 'gamma': [2 * x for x in gam]} param_grid_lr = {'penalty': ['l1', 'l2'], "C": [0.00001, 0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], ...

以下代码较长时间没能运行出结果，请进行优化并给出代码：from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义弱分类器 svc = SVC(kernel='rbf', probability=True) tree = DecisionTreeClassifier() # 定义模型 bagging = BaggingClassifier(base_estimator=svc) # 定义参数空间 param_grid = { 'base_estimator__kernel': ['linear', 'rbf'], 'base_estimator__gamma': [0.01, 0.1, 1, 10], 'base_estimator__C': [0.1, 1, 10], 'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500] } # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # ...

svm_clf = SVC

svm_clf = SVC 是用于分类的支持向量机模型。参数包括C（惩罚参数）、kernel（核函数类型）、degree（多项式核函数的次数）、gamma（“ rbf”、“ poly”和“ sigmoid”的核函数系数）、coef0（核函数中的独立项）、...
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sklearn-SVC实现与类参数详解

4. **gamma**: 这是一个浮点型参数，默认为'auto'，即1/n_features，对'rbf'、'poly'和'sigmoid'核函数有效。它控制核函数的影响范围，较大的gamma值会导致更复杂的决策边界。 5. **coef0**: 浮点型参数，默认为0.0...
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clf = svm.SVC(C=c, gamma=gamma) clf.fit(X, y) y_pred = clf.predict(X) return accuracy_score(y, y_pred) # 遗传算法参数设置 pop_size = 50 # 种群大小 chrom_length = 2 # 染色体长度 pc = 0.8 # 交叉...

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clf = SVC(C=w[0], gamma=w[1], kernel='rbf') clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) return 1 - accuracy_score(y_test, y_pred) 4. 定义PSO算法并运行 python pso = PSO(func=svm...

粒子群算法优化SVM的python代码

clf = svm.SVC(C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) return accuracy_score(y_test, y_pred) # 初始化粒子群位置和速度 particle_pos = np.random.uniform(low=[C_range...

基于麻雀搜索算法优化的svm回归预测-附代码

clf = svm.SVR(C=c, kernel='rbf', gamma=gamma) clf.fit(x, y) scores = cross_val_score(clf, x, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error') return -np.mean(scores) # 数据集 X = np.random.rand(100, 10...

PSO-SVM多分类python并输出参数以及评价指标

clf = SVC(C=C, gamma=gamma, kernel=kernel) clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, y_pred) return 1 - acc # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_...

粒子群优化算法-SVM多分类参数寻优python代码

clf = SVC(C=10 ** self.x[i][0], gamma=10 ** self.x[i][1], kernel='rbf') # 训练支持向量机模型 clf.fit(X_train, y_train) # 使用支持向量机模型预测 y_pred = clf.predict(X_train) # 计算分类准确率 ...

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