交叉验证优化的支持向量机
时间: 2024-01-20 14:16:27 浏览: 28
交叉验证优化的支持向量机是一种利用交叉验证技术来优化支持向量机模型的方法。通过将数据集划分为训练集和验证集,并多次重复这个过程,可以得到多个模型,并通过评估它们在验证集上的性能来选择最佳模型的参数。
以下是一个使用交叉验证优化支持向量机的示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
# 创建支持向量机模型
svm = SVC()
# 定义参数网格
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.1, 1, 10]}
# 创建交叉验证对象
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)
# 使用交叉验证训练模型
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳参数和最佳得分
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", grid_search.best_score_)
```
在上述代码中,我们使用了`GridSearchCV`类来进行交叉验证优化。首先,我们创建了一个支持向量机模型`svm`。然后,我们定义了一个参数网格`param_grid`,其中包含了我们希望优化的参数。接下来,我们创建了一个交叉验证对象`grid_search`,并将模型和参数网格作为参数传入。最后,我们使用交叉验证训练模型,并输出最佳参数和最佳得分。